Investigating the Impacts of Urban Risk Environments: A Focused Ethnographic Study of People Who Use Drugs in Central Business Districts
Notice bibliographique
Résumé
High rates of public drug use in urban areas are a significant public health and social issue. Drug use and open-air drug markets in and around central business districts (CBDs) have attracted particular attention and concern in the peri-pandemic period. People who use drugs (PWUD) who spend most of their time in these areas face significant health risks, social stigma, legal issues, and constrained access to support services leading to exacerbated morbidity and mortality risks. In response to limited research in this area, this study investigates how features of central business district risk environments impact the daily lives of PWUD. My thesis aims to address this knowledge gap by prioritizing the lived experiences and perspectives of PWUD with the goals of investigating how features of central business district risk environments impact lived daily experiences of risk and well-being for PWUD; service accessibility for PWUD in these settings; and can be altered to better support the health and safety of PWUD and other at-risk community members in these environments. Together, findings from this thesis will shed light on the impacts, risks, and opportunities urban central business districts may pose for PWUD, and crucially, will provide recommendations on comprehensive responses to help improve the health and safety of PWUD and the broader community. I begin this proposal with an introductory chapter where I provide background on the epidemiology of drug use in Canada, risk factors and intersections, and the unique relationship between urban public drug use and health. I next discuss the theoretical background and then highlight key knowledge gaps and research aims addressed by my thesis. I conclude this chapter by describing the methodology guiding my thesis. Chapters two and three outline the logistics and parameters of each subsequent study, including relevant literature, respective rationales, research questions, and study methods. Chapter four synthesizes and discusses the significance of these findings in context of the overarching thesis, potential contributions to literature, and implications for research, policy, programs, and practice innovations.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».