Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medically supervised injecting rooms (MSIRs) are legally approved facilities whereby illicit drug users can inject substances such as heroin in relative safety under the supervision of medically trained personnel. More than 100 MSIRs have been introduced in 60 cities internationally based on evidence that they are an effective harm reduction method for preventing overdose-related injury and death. But their introduction in Australia has been subject to ongoing political and ideological contention. The first Australian MSIR was established in Kings Cross, Sydney, in 2001 and made permanent in 2011 following a number of positive evaluations. The Victorian path has been less smooth. The Victorian state Labor government proposed the introduction of five MSIRs across varied suburbs in 2000, but their introduction was blocked by a conservative majority in the Upper House of Parliament. Despite ongoing campaigns for MSIRs in areas of high heroin-related overdoses by a coalition of professionals, politicians, and local governments and residents, it was not until 2018 that a state Labor government introduced an MSIR in the City of Yarra. Based on my 25 years of involvement in MSIR research, this chapter critically explores the key arguments around the merits and limitations of an MSIR in Victoria. Attention is drawn to ideological divisions around prohibition versus zero tolerance, the influential role of the media, the impact of research evidence, the divisions among local residents, and the competing views of the major political parties. Some conclusions are drawn about the factors which finally enabled the introduction of an MSIR despite continuing public discord.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».