Accessing and Implementing Community Drug Checking in Smaller Urban Vancouver Island: Contextual Factors to Consider
Notice bibliographique
Résumé
The criminalized drug supply in British Columbia and, on a larger scale, in North America is unregulated and leaves those who access the supply to navigate consumption of substances that may be of unknown composition. Drug checking has increasingly been used as a harm reduction measure that provides individuals with greater information about the substances they consume, share, manufacture, and distribute. There is a growing body of evidence related to the acceptability, implementation, service delivery models, and impacts of drug checking. However, much of this research is centered in large urban regions. This follows a trend of inequitable access to harm reduction services within smaller urban centers with a concentration of harm reduction resources and research in large urban regions. This research focuses on the experience of those who will be accessing and implementing drug checking, with specific focus on the context of smaller urban geographic location informs these activities. Data collection tools were informed by the outer context domain of the Consolidated Framework for Implementation Research, to capture experiences related to service implementation and accessibility of drug checking within a smaller urban setting and 39 in-depth interviews were conducted. We identified six core factors related to smaller urban context: community and political climate; lack of anonymity and experiences of stigma; social groups and personal relationships; resource availability; geographic profile; and criminalization. Consideration of these factors in drug checking program development and implementation can support equity-oriented services within smaller urban settings.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».