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Enregistrement W7066573989

Harm Reduction in Ontario: Approach Opioid Crisis from the Spectrum of Governing the Commons

2019· dissertation· en· W7066573989 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Library Of The Commons Repository (Indiana University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies in Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationPunitive damagesHarm reductionHarmPoliticsPrecautionary principleSafeguardingPandemicLaw enforcement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"The increase in psychoactive drugs and its association with generating state profit creates many disagreements and prejudices towards harm reduction policies programs and practices, primarily to reduce adverse health, social and economic consequences of the use of legal and illegal psychoactive. 10 percent of these legal and illegal psychoactive drug users suffer from an opioid-related crisis and developed nations such as Canada, Australia, and the United States are left with untreated pain and lack in the appropriate use of opioids and other health-hazard risks of nonmedical use (Globenewswire, 2019). However, Canada remains to view the epoch crisis from political spectrum, re-implementing and redesigning the punitive laws and legislation of the drug consumption, exacerbating the drug-related deaths and victims, rather, to reduce the burden of the crisis effects on the local populations by adapting to the pandemic and resolving issues through provision of access to adequate resources, health-related treatments, and improve prevention sites (both in numbers and quality). It is further noted without intervention, there is expected to be 235 000 opioid-related deaths (both from prescript and illicit drug consumption) from 2016 to 2020, and this number is to be increased to 500 000 by 2025 (Allison, Keith, Margaret, 2018). To illustrate the opioid crisis, it is important to address the epidemic from determinants of social (and educational), etiology, and epidemiological grassroots rather a political problem of Canada. Furthermore, there are supporting objectives to direct why there is a need to utilize the drug's historical and current methodologies to overcome the crisis because there exists mass research and policies over opioid overdose, but constraints active planning, designing and implementing of health systems strategies (eg, needs, usage, risk of opioid-related preventions). First, it studies the need for reimplementation of opioid overdose crisis in its published and existing harm reduction policies and practices/ programs. Second, it supports crisis management by analyzing the governance of commons resources of the Canadian healthcare systems prior to health determinants inequalities and access to prevention facilities. Third, opioid crisis needs to be scrutinized under the Canadian healthcare system both as a state governing and community-based governing resource in which both the allocation and utilization of healthcare facilities benefits (or deprives) from the access of the services to its local population. This is because the Canadian health sector subsidies from the same system which also facilitates the distribution of country’s national economic, education, and governmental institutions causing fluctuations in its management of commons servicing the prevention of national opioid crisis."

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,009
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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