Framing coalitions and the Canadian overdose crisis: The case of opioid marketing.
Notice bibliographique
Résumé
The overdose crisis remains one of the most pressing public health emergencies in North America, with the marketing of prescription opioids identified as a key contributor to its escalation. Notwithstanding, the role of prescription opioids in the current overdose crisis, as well as the extent to which marketing and education can be distinguished, remains highly debated. Using qualitative framing analysis of four separate consultations obtained through two Access to Information and Privacy (ATIP) requests, this study examines how stakeholders framed prescription opioids and the overdose crisis as policy problems, the culpability of marketing and education in the crisis, and how these framings both reflected and influenced the often-conflicting objectives of the opioid industry and public health. Findings show that while some stakeholders acknowledged problematic prescription opioid use, many reframed the crisis as an "illicit overdose crisis" and minimized the role of marketing practices. Stakeholders commonly opposed any restrictions related to prescription opioids for fear that they would bring undue attention to chronic pain patients. Overall, debates surrounding marketing and education served as proxy disagreements around safe supply, harm reduction, illicit and prescription opioids, and the appropriate role of the pharmaceutical industry in the healthcare system. Applying the analytic framework of "framing coalitions," the study highlights how stakeholders' framings and policy interests can differ and shift across overdose crisis priorities, leading to complex, overlapping constructions of the crisis. Given the crisis's varied social constructions, this research sheds light on the deep-seated tensions that fuel the deep divisions surrounding overdose crisis policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».