‘I don’t know what we should have done differently’: A qualitative study on the dilemmas of ‘tough love’ and toxic drugs in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background In British Columbia, Canada, a public health emergency of unregulated drug deaths presents a fraught backdrop for concerned significant others (CSOs).Method Community-based Participatory Action Research design. We conducted 22 semi-structured qualitative interviews with CSOs about their perceptions and experiences during the toxic drug crisis. We examined how ‘tough love’ constructs informed their relationships with and responses to their loved ones.Results Understandings of tough love were widely varied and intertwined with decisions around supporting loved ones at risk of overdose. These decisions involved three main mediating factors: (1) perceived potential outcomes around the loci of various harms; (2) beliefs, attitudes and values around love and compassion, the nature of drug use, and personal agency; (3) available personal assets or social capital. Participants often displayed significant levels of uncertainty and regret that was mitigated by the psychosocial concept of ‘boundaries’ in contrast to codependency-derived dichotomies of tough love and enabling.Conclusion Decisions around levels of support or engagement involve complex negotiations within a highly pressurized context of a toxic supply of illicit drugs. Inconsistently understood normative language influences confounding relational negotiations for CSOs, who require theoretical frameworks that help them negotiate decisions within their own limits and values, both moral or pragmatic.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».