Strategies for Addressing Canada’s Opioid Crisis: A Cross-National Comparative Analysis of Drug Policies
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the opioid epidemic claimed the lives of at least 7,560 Canadians, making it the deadliest addiction crisis in Canadian history (1). Contributing to the worsening of the opioid crisis is the criminalization of drug use, which has stigmatized individuals who use drugs, exacerbated health harms, widened socioeconomic and racial disparities and created a toxic illegal drug market, now responsible for most overdose deaths (2). Reforming the criminal justice-led approach and decriminalizing small amounts of drugs for personal possession have been proposed as potential solutions to the opioid crisis, having been successfully implemented to combat drug-related harms in other countries. This study seeks to examine alternatives to the drug criminalization approach through employing a cross-national comparative analysis of drug policies in Canada, Portugal, West Virginia, and Switzerland and assess which policy framework has been successful at reducing drug-related harms. The investigation reveals that punitive drug policies exacerbate drug-related harms, including overdose deaths, drug-related incarceration, problematic drug use and HIV infections. Alternatively, the low rates of opioid overdose deaths and related harms in European countries, like Portugal and Switzerland, can be attributed to innovative harm reduction policies and programs that improve access to treatment facilities and safe drug supplies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».