Learning from the Drug Policy Curriculum: People Who Use Drugs Policing in the Context of Decriminalization
Notice bibliographique
Résumé
Police officers have long been tasked with translating drug policies into practice; as a key public-facing side of the criminal justice system, they influence how drug policy messages are conveyed to the public through everyday enforcement practices. The government of British Columbia, Canada, received a 3-year exemption from federal drug laws to decriminalize the possession of small amounts of most illicit substances starting January 31, 2023. In this context, we explored what people who use drugs learned from drug policy as it was taken up into policing practice. We use constructs from curriculum theory as a framework to understand what policing explicitly and implicitly communicates to people who use drugs. We analyzed 40 qualitative interviews with people who use drugs in socioeconomically stable positions (housed and employed) in the first year of decriminalization in British Columbia to understand lessons gleaned from policy and policing in this policy context. Findings show that the formal curriculum of drug policy provided a sense of relief for many participants who could ease their fears of being labelled "criminals." However, the way that drug policies were applied by officers in practice, making explicit a hidden curriculum, shaped how participants saw themselves and other people who use drugs in ways that were stigmatizing. Our research shows the value of analyzing the hidden curriculum of drug policy to illuminate how it shapes the way in which people who use drugs construct and position themselves.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».