Public support for harm reduction: A population survey of Canadian adults
Notice bibliographique
Résumé
We described public views toward harm reduction among Canadian adults and tested a social exposure model predicting support for these contentious services, drawing on theories in the morality policy, intergroup relations, addiction, and media communication literatures. A quota sample of 4645 adults (18+ years), randomly drawn from an online research panel and stratified to match age and sex distributions of adults within and across Canadian provinces, was recruited in June 2018. Participants completed survey items assessing support for harm reduction for people who use drugs (PWUD) and for seven harm reduction interventions. Additional items assessed exposure to media coverage on harm reduction, and scales assessing stigma toward PWUD (α = .72), personal familiarity with PWUD (α = .84), and disease model beliefs about addiction (α = .79). Most (64%) Canadians supported harm reduction (provincial estimates = 60% - 73%). Five of seven interventions received majority support, including: outreach (79%), naloxone (72%), drug checking (70%), needle distribution (60%) and supervised drug consumption (55%). Low-threshold opioid agonist treatment and safe inhalation interventions received less support (49% and 44%). Our social exposure model, adjusted for respondent sex, household income, political views, and education, exhibited good fit and accounted for 17% of variance in public support for harm reduction. Personal familiarity with PWUD and disease model beliefs about addiction were directly associated with support (βs = .07 and -0.10, respectively), and indirectly influenced public support via stigmatized attitudes toward PWUD (βs = 0.01 and -0.01, respectively). Strategies to increase support for harm reduction could problematize certain disease model beliefs (e.g., "There are only two possibilities for an alcoholic or drug addict-permanent abstinence or death") and creating opportunities to reduce social distance between PWUD, the public, and policy makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».