Ignored inequities: Critical analysis of the pre-launch development of British Columbia's “Stop Overdose” campaign
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Substance use stigma has been positioned as a major driver of drug toxicity mortality. In response, governmental and public health organizations across Canada have invested significant resources into mass media campaigns that target stigma. Many of these campaigns feature images or stories about people who use drugs (PWUD). Although stigma and drug toxicity death disproportionately impact racially and economically marginalized PWUD, these campaigns often over-represent White, middle-class individuals. This effectively ignores intersecting roles of racism and classism in the experience of stigma and drug toxicity mortality. METHODS: To investigate how this pattern of representation might occur, we examined the development process of the British Columbia (BC) Government's "Stop Overdose" anti-stigma campaign launched in 2018. We aimed to identify strategic goals, decisions, and underlying ideas that could help explain the campaign's eventual focus on White, middle-class PWUD. Through a Freedom of Information request we obtained 320 pages of documents from the BC Government outlining the real-time development, testing, and evaluation of the first wave of the campaign. We analyzed these documents using reflexive thematic analysis. RESULTS: We identified that campaign developers had a marked focus on challenging stereotypes about PWUD and humanizing PWUD, while ensuring the campaign was relevant to BC residents. To achieve these goals, campaign developers ultimately avoided images of what they deemed the inaccurately "stereotypical" marginalized drug user. Instead, they featured PWUD in more privileged social positions. By attaching labels like "co-worker" to this imagery, developers felt mainstream BC residents could relate to and have more empathy for these PWUD compared to marginalized PWUD. CONCLUSIONS: In effect, these strategies perpetuated the exclusion and dehumanization of marginalized PWUD facing disproportionate harms of the drug toxicity crisis. Since anti-stigma campaigns remain a common intervention, we highlight a need for strategic approaches informed by more critical perspectives on substance use stigma.
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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 | 0,031 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,041 | 0,021 |
| Communication savante | 0,016 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| 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 ».