Harm Reduction Policies and the Shaping of Canada’s Opioid Crisis
Notice bibliographique
Résumé
The growing harms of the opioid crisis in Canada has encouraged proponents of harm reduction to implement safe injection sites. However, harm reduction policies continue to vary throughout the nation, resulting in restricted or no access to these facilities in several provinces and territories (Pelley, 2019). Safe injection sites have been recognized as a valuable harm reduction strategy that successfully reduces the harms associated with illicit drug use of both the individual drug user, as well as the local community (Kral & Davidson, 2017; Jackson, 2020; Mrazovac, et al., 2020; Lovisotto & Baker, 2021). These sites effectively reduce and prevent needle sharing, overdose-related deaths, street injection, disorderly conduct on the streets, hospital/emergency services, and encounters with law enforcement (Mrazovac, et al., 2020). While the existing literature widely argues for the increased implementation of these facilities, safe injection sites continue to be controversial out of concern that there will be an increased societal and economic cost (Kerr, et al., 2017; Serkissian, 2018; Giarratano, 2019). This research analyzed the data from Statistics Canada’s September 2021 report on “Opioid and Stimulant-Related Harms in Canada”, to assess if there was any correlation between provinces and territories that had restricted or no access to safe injection sites and higher rates of opioid related harms and deaths (Special Advisory Committee on the Epidemic of Opioid Overdoses, 2021). Contrary to what has been found in the existing literature, this decreased access resulted in lower rates of opioid related harms and deaths. However, this research was capable of demonstrating the structural problems that lead to substance use disorder and ultimately demonstrated that the opioid crisis is still a serious problem that every region in the nation is still facing (Belzak & Halverson, 2018; Hatt, 2022).
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».