Corrigendum to “Identifying the impacts of the COVID-19 pandemic on service access for people who use drugs (PWUD): A national qualitative study” [Journal of Substance Abuse Treatment 129 (2021) 108374]
Notice bibliographique
Résumé
The authors regret the omission of a vital acknowledgement section. The authors would like to thank everyone who contributed to this study's success. Specifically, we would like to thank the national CRISM team, including NPIs (Dr. Evan Wood; Dr. Cameron Wild; Dr. Julie Bruneau); Node managers (Denise Adams; Nirupa Goel; Aissata Sako); Node researchers (Jade Boyd; Elaine Hyshka; Jennifer Swansburg); PWLE advisory members and the service providers who supported us throughout the project, including with participant recruitment; The Quebec Node (Kristine Gagnon Lafond; Marianne Quenneville-Dumont) and Ontario Node (Rashmi Narkar; Jeanette Bowles) researchers who provided their invaluable time interviewing participants and assisting with data translation and coding; as well as the individual PWUD participants who shared their lived expertise with use, without which the study could not have been conducted. The authors would like to apologise for any inconvenience caused. Identifying the impacts of the COVID-19 pandemic on service access for people who use drugs (PWUD): A national qualitative studyJournal of Substance Abuse TreatmentVol. 129PreviewClosures and reductions in capacity of select health and social services in response to the COVID-19 pandemic may have placed people who use drugs (PWUD) at a disproportionately increased risk for experiencing harms, and resulted in critical treatment disruptions. We conducted the current national study among a cohort of PWUD to understand how COVID-19 has affected service access, including any significant impacts PWUD may have experienced. Results will contribute to the evidence base for informing future pandemic and public health policy planning for vulnerable populations. Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».