Upvoting stigma? Analyzing themes in substance use stigma within Canadian subreddits
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public perceptions of substance use are important drivers of drug policy, resource allocation, and stigma worldwide. Despite increasing adoption of public health-oriented approaches in some countries, stigma remains a pervasive barrier to harm reduction and treatment engagement. This study examines themes and prevalence of stigmatizing substance use discourse from Canadian city subreddits, providing insights relevant to countries considering policy reform and stigma reduction strategies. METHODS: We collected illicit substance-related posts and comments from major Canadian city subreddits (e.g. r/Toronto, r/Winnipeg). A zero-shot learning approach, utilizing the BART-large model, classified posts as stigmatizing or non-stigmatizing. Posts meeting a ≥ 90 % confidence threshold for stigma underwent qualitative thematic analysis to identify narratives shaping stigmatizing discussions of illicit substance use. RESULTS: Of the substance-related posts analyzed, 14.4 % contained stigma (with ≥90 % confidence). Stigma was most frequently associated with crack (18 %), cocaine (18 %), opioids (15 %), and methamphetamine (14 %). The thematic analysis identified four dominant narratives: Perceived Enabling versus Effective Care in the Evaluation of Harm Reduction (37.5 %), Punitive Criminalization and Law Enforcement (23.2 %), Exclusion in the Name of Community Safety (22.5 %), and Taxpayer Resentment and Public Spending (18.6 %). DISCUSSION: Findings highlight the prevalence and themes of illicit substance use stigma within discussions on Canadian city subreddits on Reddit. Stigmatizing language and attitudes may contribute to resistance against harm reduction measures and punitive policy shifts. Addressing these narratives through public education, evidence-based policy reform, and stigma reduction initiatives is essential for fostering a more inclusive approach to substance use health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».