Mapping socio-spatial contexts of drug use and service access: A community-based rapid ethnography in Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Greater Sudbury, Canada, is the largest geographical city in the province of Ontario. With urban and rural characteristics, Sudbury's population density is sparse, yet it features an active downtown core. Sudbury's only supervised consumption site (SCS) closed in 2024. We examine the socio-spatial contexts of drug use and access as a governance outcome of service placement, transportation access, and policing. By mapping and identifying areas of unregulated drug use in this study, we provide qualitative maps to explore the day-to-day geographies related to unregulated drug use and service access using participatory sketch-mapping. We conducted a community-based rapid ethnography consisting of naturalistic observations and semi-structured interviews with clients and non-clients of the local SCS (n = 27 across two waves, April-August 2024). Interviews involved self-mapping the approximate areas where participants lived/stayed, accessed harm reduction services, and purchased and used unregulated drugs. Data was incorporated into ArcGIS, a geographic information system (GIS) software. To analyze spatial data and emerging patterns while ensuring participant privacy, Kernel Density Estimation was employed, which provided insights into unregulated drug activity without disclosing exact coordinates. Findings indicate a high concentration of unregulated drug activities in Sudbury's downtown core, while significant activity extended across the city, with varying visibility. Study findings exhibit both the centrality of unregulated drug use and the peripheral areas where activities are less detectable, yet still present. These findings aid us in spatially understanding unregulated drug use in a Northern setting and can inform drug strategies related to the placement of harm reduction and health services, including mobile SCS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».