Framing decriminalization: A mixed-methods study on media narratives, government resources, misinformation, and public support of British Columbia’s drug decriminalization policy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: British Columbia's (BC) three-year drug decriminalization policy-introduced in January 2023 and amended just over a year later in 2024-had multiple goals, including reducing drug use stigma, shifting perceptions of drug use from a criminal to a health issue, and improving health outcomes for people who use drugs. As part of the policy, the BC government was required to implement public education tools to raise awareness and build understanding of the policy. However, little is known about the scope or impact of these public education efforts or how the information environment shaped public perceptions and attitudes toward the policy. To address these gaps, this study examines: 1) how BC's decriminalization policy was communicated and represented across government and media sources, and 2) how exposure to these information sources influenced public support and perceptions of safety. METHODS: This mixed-methods study analyzed 98 government resources, 301 media articles, and a cross-sectional public opinion survey of 1200 BC residents. Content analyses of government resources and media articles examined government resource and media source intent, misinformation, misleading narratives, and perspectives, while the public opinion survey assessed information exposure, policy support, and perceived safety. RESULTS: Approximately one-quarter of all sources were government resources, and among those with publication dates, only 13 % were released prior to the policy's implementation and 9 % contained misinformation, representing a missed opportunity for expectation-setting and public education. In contrast, 34 % of media articles contained misinformation, commonly misrepresenting the policy's intent and linking decriminalization to increased crime, disorder, and public drug use. Survey findings showed no significant associations between specific information sources and outright opposition. However, respondents exposed to multiple information sources were significantly less likely to report a neutral stance compared to support (OR [95 % CI]: 0.31 [0.15-0.65]). Those accessing official/academic sources or multiple sources were also less likely to feel less safe (OR [95 % CI]: 0.22 [0.07-0.71] and 0.43 [0.24-0.78]). CONCLUSION: These findings highlight critical gaps in government communication and the dominance of misrepresentative media framing in shaping public attitudes. Effective drug policy requires not only legislative change but also proactive, coordinated, and sustained public education strategies to counter misinformation, reduce stigma, and build lasting support.
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».