Representations of Safer Opioid Supply Programs in Ontario Media Sources From 2021 to 2022: A Narrative Policy Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Toxic drug poisoning has claimed 53,821 lives since 2016 in Canada. After years of advocacy by people who use drugs and their supporters, the Canadian government funded a series of safer opioid supply (SOS) programs, where individuals who use unregulated opioids receive prescribed pharmaceutical opioids to minimize overdose risk. Twenty-six programs have been implemented in Canada since 2020, with media capturing varying positions on their implementation. Using the Narrative Policy Framework, we examined Ontario print and online news media from 2021 to 2022 to explore the narratives circulating about SOS during early implementation amid overlapping public health realities, namely the COVID-19 pandemic and the state of the toxic drug supply. We searched Canadian Newstream and conducted hand searches between February 2022 and January 2023. The retrieved media coverage was screened for: (1) a focus on SOS programs; (2) a focus on the province of Ontario; and (3) publication between 2021 and 2022. Thirty-four articles ( n = 33 newspaper articles and n = 1 magazine article) were included in our final analysis. We found a metanarrative of “crisis management,” which positioned the “policy problem” of rapidly increasing opioid-related overdoses as a crisis that could be curtailed, or conversely exacerbated, with SOS. We therefore identified two dominant narratives on SOS to be operating toward this metanarrative—SOS as the “right crisis management solution” and SOS as the “wrong crisis management solution.” Each was importantly underlined by assumptions about the relationship between the “policy problem,” the “policy solution,” and structural conditions. This article offers insights into media communication strategies and their implications for advocacy and policymaking on SOS and broader harm reduction efforts.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».