Substance use frequency, device-sharing, and used substances in Canadian prisons: results from Correctional Service Canada’s National Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Using data from Correctional Service Canada's 2022 National Health Survey, this study aims to estimate the frequency of substance use and related behaviours in federal Canadian prisons. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: Participants (N = 413) were incarcerated persons who understood French or English, had been continuously incarcerated for six months before the study's launch, consented to participate and reported substance use within the previous six months while in federal prison. Participants completed a self-report questionnaire about institutional substance use. FINDINGS: Among people who smoked substances (78.2%), the largest proportion reported smoking every day and using marijuana. Just over one-half (51.0%) "never" shared (or did not know if they shared) smoking equipment with others. Among those who snorted substances (63.0%), the largest proportion reported snorting one to three days a week and using bupropion. Just under one-half (49.2%) "sometimes" or "always" shared their snorting device with others. Among those who injected substances (12.3%), the largest proportion reported injecting one to three days a week or less than one day a month and using methamphetamine. Nearly four-fifths (58.8%) shared their needle. ORIGINALITY/VALUE: This study provides updated estimates of substance use among people who are incarcerated in Canadian federal prisons. Furthermore, this study provides the frequency of substance use, the most used substance types and device sharing information across three different ingestion methods, which has not been done previously.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».