Dynamics between opioid use, unemployment, and property crime in Vancouver, Edmonton, Calgary, and Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Canada is currently experiencing a national opioid crisis, which has many associated negative effects on the individual and society. Empirical evidence has confirmed a link between illicit opioid use and property crime, committed to finance illicit drug consumption among users who have no other revenue streams. Across Canada, governments have responded in various ways to the opioid crisis at hand. The drug-crime link has been put under additional scrutiny after provincial governments in Alberta and Ontario have initiated reviews of the community effects—including property crime—around safe consumption sites. However, only few studies have attempted to understand the combined dynamics among illicit opioid use, property crime, and the state of the local economy. From a database of opioid-related overdose rates, rates of break and enters and thefts from vehicles, and unemployment rates in Vancouver, Edmonton, Calgary and Toronto, correlation and regression techniques were applied to understand the relationship between the variables. The results show significant variation among the cities studied, which in some cases suggest other drivers affect property crime rates, and that the relationship between opioid use and property crime may be negative in other cases. The findings may be used to alleviate community concerns regarding harmreduction initiatives as a response to the opioid crisis. However, the inconsistent results primarily call for further studies to explore whether connection between illicit substance abuse and property crime in the wake of illicit fentanyl proliferation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».