The relationship between violence and engagement in drug dealing and sex work among street-involved youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES—Street-involved youth are highly vulnerable to violence. While involvement in income-generating activities within illicit drug scenes are recognized as shaping youths’ vulnerability to violence, the relative contributions of different income-generating activities remain understudied. We sought to examine the independent effects of drug dealing and sex work on experiencing violence among street-involved youth. METHODS—Data were derived from a prospective cohort of street-involved youth aged 14–26 who use drugs in Vancouver, Canada, between September 2005 and May 2014. Multivariable generalized estimating equations were used to examine the impact of involvement in drug dealing and sex work on experiencing violence. RESULTS—Among 1,152 participants, including 364 (31.6%) women, 740 (64.2%) reported having experienced violence at some point during the study period. In multivariable analysis, involvement in drug dealing but not sex work remained independently associated with experiencing violence among females (adjusted odds ratio [AOR]: 1.43; 95% confidence interval [CI]: 1.08 – 1.90) and males (AOR: 1.50; 95% CI: 1.25 – 1.80), while involvement in sex work only was not associated with violence among females (AOR: 1.15; 95% CI: 0.76 – 1.74) or males (AOR: 1.42; 95% CI: 0.81 – 2.48). CONCLUSION—Findings indicate that involvement in drug dealing is a major factor associated with experiencing violence among our sample. In addition to conventional interventions, such as addiction treatment, novel approaches are needed to reduce the risk of violence for drug-using youth who are actively engaged in drug dealing. The potential for low-threshold employment and decriminalization of drug use to mitigate violence warrants further study.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».