The process of safer crack use amongst women in Vancouver's downtown eastside
Notice bibliographique
Résumé
Crack cocaine is prevalent in Vancouver’s Downtown Eastside, with evidence suggesting women use more than men. Crack cocaine poses many harms to the body, and women face unique harms due to the gendered use of crack. However, there has been little investigation into how women go about minimizing some of the harms associated with crack. Informed by harm reduction and women’s-centred philosophies, a grounded theory approach was employed to explore the process that women engage in to limit the physical, psychological and interpersonal harms associated with crack use, as well as identify the social, economic and political factors that influence the process of safer use. Data were collected via seven group interviews (n=27) that took place over a three month period with women who were actively using crack cocaine. Data illustrated women’s crack use patterns shifted over time from heavier to more intermittent use, and four central processes that enabled women to practice safer crack use were identified. At the root of these processes was a dedication to care for the self and others. The processes were identified as: establishing a safe physical space, building trusting relationships, learning about safer crack use, and accessing safer use equipment. These strategies were in turn influenced by larger contextual factors including the spatial environment (violence and police activity), economics (living with extreme financial limitations) and politics (the instability of supportive housing and lack of safe places for women). Women demonstrated proficiency to care for themselves and others in the context of crack use, but many changes within the political and health care systems are necessary to facilitate safer practices to improve health outcomes. Firstly, a political agenda that is dedicated to the development of supportive housing is essential for safer use, as is greater access to income assistance. Furthermore, harm reduction programming that focuses on women’s contributions and expertise in the realm of safer use is essential to ongoing development of a supportive community of women. Moreover, the availability of safer use equipment is quintessential for women to apply knowledge regarding safer crack use to minimize some of the harms associated with crack.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».