Normalizing fentanyl: interpreting the perceived ‘risk’ of correctional officer work
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scholarship on how fentanyl affects the complexities of correctional settings is limited in Canada, as scholars have focused on the prevalence of opioid use and overdose in prisons, as well as community treatment and access following release. Fentanyl constitutes a continuing challenge both in prisons and broader society. RESULTS: The current qualitative, interview-based empirical study examines how fentanyl is interpreted by correctional officers (COs, n = 99) across federal prisons in Canada, some of whom have worked in institutions with a high presence of fentanyl, while others have less exposure to the drug. We found that while many COs had responded to an overdose during their first or second year on the job, most COs who had did not perceive the event to be psychologically traumatic nor were concerned about the presence and availability fentanyl in their work environment, or they were indifferent. Yet this finding competes with the 41.4% of officers who did express concern about the presence of fentanyl - suggesting both a "normalization" of fentanyl as a workplace hazard as well as an underpinning social concern. CONCLUSIONS: We discuss the implications of these complicated findings in relation to reducing workplace stressors and countering misinformation that, in addition to other potential occupational factors, may be responsible for the concerns of COs tied to the presence of fentanyl.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».