Safety and danger: Perceptions of the implementation of harm reduction programs in two communities in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
People who use substances (PWUS), and specifically individuals who use injection drugs and/or smoke crack cocaine, experience risks which harm reduction programmes can help reduce. Prior to implementing harm reduction programmes, however, it is critical to understand how programme users and others in the community perceive the programmes as their perceptions may influence implementation. A mixed-methods study asked PWUS and key informants about their perceptions of implementing five harm reduction programmes in their communities, including perceptions of the advantages of the programmes, where best to locate them, and community support. Questionnaires were administered to 160 PWUS, and qualitative interviews were conducted with 11 purposefully sampled key informants. Data were collected in one medium-size and one small-size community/municipality in Nova Scotia, Canada, during 2017-2018. SPSS was used to generate descriptive statistics and means from the quantitative data, and the qualitative data were analysed for key themes using thematic analysis. Both PWUS and key informants perceived numerous advantages of the harm reduction programmes, but some key informants suggested that there might be potential opposition to the implementation of additional needle distribution and disposal programmes in some locations and potential opposition to safer consumption sites. Further research is needed to understand why these programmes were viewed as potentially generating opposition, but findings suggest that a key factor is the association of the programmes with 'danger' because the programmes are directly linked with criminalized drug use. In contrast, the three other programmes are linked to 'safety' because naloxone saves lives, peer navigation programmes support access to existing programmes and detoxification programmes are associated with safety through the reduction/elimination of drug use. Legalization/decriminalization of drugs might help to change the association of some programmes with 'danger' and therefore help support the implementation of harm reduction programmes that appear to be perceived by some as linked to danger.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».