Promoting pedagogical ‘safe supply’ in response to Canada’s toxic-drug-poisoning crisis: a commentary on substance use education in social work curricula and the ‘toxic’ nature of Canada’s current drug supply
Notice bibliographique
Résumé
North America has witnessed an unprecedented level of devastation wrought by the toxic-drug-poisoning crisis – otherwise referred to as the ‘opioid’ or ‘overdose’ epidemic – with Canada witnessing over 47,000 fatalities from January 2016 to March 2024. Structured by a series of propositions, this article critically interrogates the conspicuous under-representation of harm reduction and substance use education in social work curricula across Canada, a country that has similarly seen skyrocketing mortality rates resulting from the displacement of heroin with incredibly strong and dangerous synthetic opioid analogues like fentanyl. Given the crucial role that social workers could play in ameliorating the impact of Canada’s toxic, tainted drug supply, this commentary thus asserts that in light of current conditions, it is imperative for social work regulatory bodies – namely, the national Canadian Association of Social Workers – to begin explicitly embracing and promoting the principles of harm reduction in an effort to better equip social workers for direct, equitable engagement with people who use drugs.
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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 | 0,012 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».