La mobilité forcée des personnes utilisatrices de drogue par injection et inhalation en situation d'itinérance à Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Cet article s'intéresse à la mobilité forcée des personnes utilisatrices de drogue par injection ou inhalation en situation d'itinérance (PUDIISI) à Montréal (Canada). Plus spécifiquement, l'objectif est d'analyser quels sont les acteurs et comment ils contribuent à des évènements de mobilité forcée selon la perspective des PUDIISI, en lien avec trois besoins, soit ceux de base, d'acquisition de ressources financières et de consommation. Cent six entretiens semi‐dirigés ont été conduits auprès de cette population. Les résultats indiquent que, selon la perspective des PUDIISI, de nombreux acteurs – les policiers, les organismes communautaires, les pairs, l'administration municipale, les commerçants et les résidents – concourent à augmenter leur mobilité forcée dans leur quotidien. Concernant leurs besoins, les PUDIISI subissent le plus d'évènements de mobilité forcée lorsqu'ils consomment, dorment ou occupent l'espace public. Les policiers sont de loin les acteurs les plus impliqués dans ces évènements, souvent de façon répressive. Aussi, ils répondent à des plaintes formulées par d'autres acteurs (commerçants et résidents). Finalement, l'administration municipale, notamment à travers différentes réglementations, joue un rôle important dans la mobilité forcée des PUDIISI.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».