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Enregistrement W4416775364 · doi:10.1093/police/paaf054

Examining officers’ stance on the use of police diversion practices for drug use in British Columbia

2025· article· en· W4416775364 sur OpenAlexafffundabout
Becca Wood, Zachary Rowan, Dawn Rault, Alissa Greer

Notice bibliographique

RevuePolicing A Journal of Policy and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésCriminal justiceContext (archaeology)Public healthQualitative researchDrug courtEconomic JusticeProcedural justiceSocial environmentSocial policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent discourse highlights the need to address drug use through public health and social justice frameworks rather than criminal justice. Police diversion—redirecting individuals to health and social services instead of arrest—emerged as a key strategy in this shift. In this study, we examine qualitative interview data from thirty-six police officers across five policing regions and nine ranks in British Columbia regarding their experiences with police diversion practices related to drug law enforcement. Their perspectives informed five themes related to the discretionary nature of police diversion, its role in relieving strain on the justice system, its potential to disrupt cycles of drug use, the importance of readiness among people who use drugs, and the need for greater system capacity. The evolving drug policy landscape in British Columbia, accompanied by investments in health and social services, offers a promising context to address drug use and the criminal justice system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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