“The Law Doesn’t Protect Me”: Examining the Effectiveness of Good Samaritan Drug Overdose Legislation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Amid an unprecedented overdose crisis in Canada, the federal government passed the Good Samaritan Drug Overdose Act, which provides immunity from simple drug possession charges to overdose witnesses who phone 911. The law was meant to address the barriers posed by police presence and to encourage bystanders to seek emergency supports. Objectives: Our goal was to examine the effectiveness of the Good Samaritan law from the perspective of people who use drugs. We wanted to find out how aware they were of the law’s protections and limitations, if first responders were adhering to the legislation, and if it ultimately had an impact on bystanders’ helpseeking behaviors. Methods: We engaged a participatory research process that included surveys and focus groups with 109 people who use drugs in Ontario, Canada. This article focuses on the qualitative findings from focus group with 40 individuals in three cities. Results: Our results reveal that people who use drugs are confused about the law’s safeguards, and based on their negative experiences with police, do not trust police to uphold the letter or spirit of the legislation. As a result, many engage in strategies to avoid contact with law enforcement. Conclusions/Importance: Greater knowledge of the law is beneficial, but even with such knowledge, mistrust of police and fear of criminal charges continue to deter people from calling 911. Good Samaritan laws would be more effective if they included a broader range of protections beyond simple possession and if police did not routinely attend overdoses.
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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 | 0,043 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».