People who use drugs’ prioritization of regulation amid decriminalization reforms in British Columbia, Canada: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: North America and the province of British Columbia (BC), Canada, is experiencing an unprecedented number of overdose deaths. In BC, overdose has become the leading cause of death for people between the ages of 10-59 years old. In January 2023, BC decriminalized personal possession of a number of illegal substances with one aim being to address overdose deaths through stigma reduction and promoting access to substance use services. METHODS: We conducted a qualitative study to understand people who use drugs' (PWUD) perceptions of the new decriminalization policy, immediately prior to its' implementation (October-December 2022). To contextualize decriminalization within broader drug policy, we also asked PWUD what they perceived as the priority issues drug policy ought to address and the necessary solutions. Our final sample included 38 participants who used illegal drugs in the past month. RESULTS: We identified four themes: 1) The illicit drug supply as the main driver of drug toxicity deaths 2) Concerns about the impact of decriminalization on drug toxicity deaths 3) Views towards decriminalization as a policy response in the context of the drug toxicity crisis 4) Regulation as a symbol of hope for reducing drug toxicity deaths. CONCLUSION: From our data it became clear that many anticipated that decriminalization would have minimal or no impact on the overdose crisis. Regulation was perceived as the necessary policy approach for effectively and candidly addressing the drivers of the ongoing overdose crisis. These findings are important as jurisdictions consider different approaches to moving away from prohibition-based drug policy.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».