Notice bibliographique
Résumé
Medicalisation is a key technology of power through which drug users are governed. It is the process by which non-medical problems come to be defined and treated as if they are medical issues. Another key strand of drug policy discourse in the UK, US and Canada operating alongside prohibition and punishment is that of public health. The technology of medicalisation underpins public health discourse, and compliments prohibition and punishment regimes. Medicalisation operates as a form of social control and regulation whereby social structural issues, such as poverty and social inequalities, are individualised and regarded as symptoms of a disease. It has provided legitimacy to punitive and intrusive policies and practices aimed at drug users. The interdependence of the criminal justice and treatment systems, and the way they reinforce each other in the governance of drug users, can be seen as a ‘deadly symbiosis’ (Wacquant, 2001). The technology of medicalisation is grounded in the disease model of addiction. Historically, this was dependent on a distinction between the normal and pathological, and involved a ‘stratification of the will’, whereby individuals with weak, defective characters were constructed as unable to act freely and responsibly. Constructions of a lack of will on the part of female users are bound up with notions of their mental health, sexuality and maternal role. They are situated as pathological, prone to addiction and weaker-willed than their male counterparts. In its more contemporary configurations, combined with discourses of ‘risk’, the disease model situates all drug users as rational, free, choice makers. Thus, female and male dependent users are constructed as, on the one hand, irresponsible, irrational, bad choice makers, and on the other, as responsible for their predicament and for coming off drugs. How female users navigate their way through disease and choice discourses and construct their identities is explored in this chapter. An overview of recent trends in drug treatment policies and practices, how female drug users are situated in relation to these, and the impact they have on their lives in the UK, US and Canada, is provided here. This includes a discussion of the ascendance of harm minimisation in relation to the HIV/AIDS pandemic, methadone maintenance, the current focus on ‘recovery’ and coerced treatment.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,227 | 0,075 |
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 ».