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Enregistrement W4225371266 · doi:10.1186/s12954-022-00607-7

Harm reduction calls to action from young people who use drugs on the streets of Vancouver and Lisbon

2022· letter· en· W4225371266 sur OpenAlexafffundabout
Joana Canêdo, Kali-Olt Sedgemore, Kelly Ebbert, Haleigh Anderson, Rainbow Dykeman, Katey Kincaid, Cláudia Camila Dias, Diana Silva, Reith Charlesworth, Rod Knight, Danya Fast

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2022
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance UseAssembly of First Nations
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenMichael Smith Health Research BCVancouver Foundation
Mots-clésHarm reductionContext (archaeology)PovertyHarmHealth psychologySociologyAction (physics)CriminologyPolitical scienceEconomic growthMedicinePublic healthHistoryLawNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vancouver, Canada, and Lisbon, Portugal, are both celebrated for their world-leading harm reduction policies and programs and regarded as models for other cities contending with the effects of increasing levels of drug use in the context of growing urban poverty. However, we challenge the notion that internationally celebrated places like Lisbon and Vancouver are meeting the harm reduction needs of young people who use drugs (YPWUD; referring here to individuals between the ages of 14 and 29). In particular, the needs of YPWUD in the context of unstable housing, homelessness, and ongoing poverty-a context which we summarize here as "street involvement"-are not being adequately met. We are a group of community and academic researchers and activists working in Vancouver, Lisbon, and Pittsburgh. Most of us identify as YPWUD and have lived and living experience with the issues described in this comment. We make several calls to action to support the harm reduction needs of YPWUD in the context of street involvement in and beyond our settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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