“Trying to get down here when the dealer's closer”: Place and participation in clinical trials for substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
Place-based substance use research has emphasized how geography, institutions, and relationships shape drug use risks and meanings. Building on this work, we examine how people who use drugs navigate the spatial and institutional landscapes of clinical research by nesting a qualitative study within a multisite pragmatic trial of opioid use disorder treatment in Canada. Drawing on 111 interviews with 72 participants across four Canadian provinces, we investigate how trial engagement unfolded within the meaningful geographies of participants' everyday lives. Participants described how spatial features (e.g., proximity to policed "drugscapes"), institutional norms (e.g., surveillance, pharmacy policies), and interactions with institutional actors (e.g., stigma, support) shaped their research experiences. Sustaining participation often required the work of mobilizing social networks, applying local knowledge, and adapting daily routines. These findings highlight the equity implications of conducting research with structurally marginalized populations and demonstrate how social, spatial, and institutional conditions shape study participation, complicating assumptions of standardization in multisite trials.
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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 | 0,099 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».