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Enregistrement W4393957022 · doi:10.3262/kj2303180

Policing the Overdose Crisis

2023· article· en· W4393957022 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra M. Bucerius, Harvey Krahn, Kevin D. Haggerty, Luca Berardi, Rebekah McNeilly

Notice bibliographique

RevueKriminologisches Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceCriminologyBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The opioid overdose crisis in Canada continues to claim the lives of people who use drugs (PWUD). Historically, Canadian crime policy has prioritized crime control forms of surveillance, interdiction and punishment in response to drug use. More recently, harm reduction measures have gained traction, including safe consumption sites (SCS) and police officer use of Naloxone to assist PWUD who have overdosed on opioids. The effectiveness of harm reduction efforts, however, is to some degree contingent on their embrace or acceptance by police agencies and officers. This paper is based on research conducted on the two largest city-level police services in Alberta, Canada. We conducted 94 interviews with officers and had 1,406 officers complete a quantitative survey on issues relating to illicit drugs, overdoses, and fentanyl. Our findings show that police officers generally see opioid use as a serious problem and are concerned about the dangers they face when dealing with PWUD. There is also considerable confusion about the nature and severity of these dangers. Even so, attitudes appear to be shifting and some police officers are changing their practices. In general, our research documents a softening of police attitudes in Canada towards SCS facilities and harm reduction more generally. This greater embrace of a public health orientation could improve the lives of PWUD and their interaction with law-enforcement in Canada. Given the prospect that fentanyl and related synthetic opioids will continue their global spread, these findings should be of interest to an international audience of scholars, police, and healthcare officials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,813

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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