Understanding synthetic drug analogues among the homeless population from the perspectives of the public: thematic analysis of Twitter data
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The last few years have seen the rapid emergence of synthetic drug derivatives known as new psychoactive substances (NPS) among the homeless population. Previous research has focused on understanding the issues from homeless or stakeholder perspectives but not the public’s. The purpose of this research is to understand the perspectives of the public and service providers regarding NPS use among the homeless population using thematic analysis of Twitter data.Method Tweets from Twitter were extracted and imported into NVivo 12 for thematic analysis. Tweets were included if they were written and related to NPS among the homeless. Excluded tweets were those related to interventional studies or with personalized information.Results The findings showed that two NPS were discussed on Twitter being novel synthetic opioids (NSOs) and synthetic cannabinoid receptor agonists (SCRAs). Thematic analysis of Twitter discussions revealed that individuals held a negative attitude toward the government and the services provided to the homeless NPS users, for both NSOs and SCRAs.Conclusion In summary, NSOs were more frequently discussed on the Twitter platform than SCRAs. NSOs were consumed by homeless population in the United States and Canada, and SCRA by the homeless in the United Kingdom.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».