“Criminalization Causes the Stigma”: Perspectives From People Who Use Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In light of North America's persisting drug toxicity crisis, alternative drug policy approaches such as decriminalization, legalization, regulation, and safer supply have increasingly come to the forefront of drug policy discourse. The views of people who use drugs toward drug policy and drug law reform in the Canadian context are essential, yet largely missing from the conversation. The aim of this study was to capture the opinions, ideas, and attitudes of people who use drugs toward Canadian drug laws and potential future alternatives. Methods This paper was developed as part of the Canadian Drug Laws Project, a cross-jurisdictional qualitative study conducted in British Columbia, Canada between July and September 2020. The qualitative data are from 24 semi-structured interviews with a diverse sample of people who use illegal drugs. Interviews were recorded, transcribed, coded, and analyzed thematically by the research team. Results Two main themes and corresponding sub-themes are presented: (1) The experience of stigma as a consequence of criminalization; (2) The perceived benefits of drug law reform. Participants spoke in-depth about their experiences living within a criminalized drug policy context and offered suggestions for new pathways forward. Their perspectives illuminate how Canada's drug laws may shape public attitudes toward people who use drugs and the consequent manifestations of structural, social, and self-stigma experienced by people who use drugs. Conclusion Participants openly and profoundly believed that current drug laws produced and propagated the public attitudes and structural inequities experienced by people who use drugs in Canada. This matters, not only because our findings highlight the fact that people who use drugs experience stigma in tangible and clearly impactful ways, but it also suggests that the criminlilization of drugs shapes the experience of structural, social, and self stigma. Finally, participants believed that efforts to destigmatize people who use drugs would be ineffectual without the enactment of more robust forms of drug law reform such as the decriminalization of illegal drugs.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,042 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».