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Enregistrement W7133102728

Harm Reduction As The Commons of Care: Three Case Studies in Toronto

2025· dissertation· W7133102728 sur OpenAlexaffabout
Atticus Hawk

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommonsContext (archaeology)Harm reductionAction (physics)PoliticsHarmConsumption (sociology)License
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of the current toxic drug supply crisis that has claimed the lives of over 52,000 people in Canada since 2016, the inaccessibility of publicly available washrooms, and the closure of life-saving supervised consumption sites across Ontario, there is a rising need for libraries and other public infrastructures to support the most vulnerable people in our communities. Following this thread, this dissertation takes up Berlant’s conception of “the commons” through three pragmatic and urgent case studies. Focusing on accessible washrooms and bookstores in Toronto’s gay village, Ontario’s supervised consumption sites, and a packed library school classroom, each of these three case studies locates the commons in a different style of constructed social space. On the surface, these three spaces are designed to support a positivist goodness and the infrastructures of social sanitization. However, as I unravel the implications of political rhetoric, geospatial coordination, public health policy, and moral sanitation attached to these zones of correctness, I complicate the “it gets better” narrative of forward social progress undergirding each of these case studies.Throughout this project, I argue for consistent and pragmatic action as a solution to the abject despondence produced by a crumbling infrastructure of care. Importantly, this is not a nullification of despair in the face of death and suffering, but an offering of action over hopelessness. Following the principles of harm reduction, I contend that harm is inevitable in any assemblage. Further, while harms cannot be eliminated, the magnitude of their impact can be reduced. And sometimes, that’s all we can do. Fundamentally, this project is about doing something, anything, to stem the flow of political and personal inaction in the face of seemingly impassable infrastructures. Fueled by an unrelenting dissatisfaction with how things are and an absolutely inarticulate vision of how things could be, this dissertation purposefully embraces the generative power of a push for something just a little bit better. Taking Berlant’s assertion of the commons as “an action concept” to heart, I detail the practical, real-world intervention I have applied to each case study and analyze the outcomes and implications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0360,014
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,396 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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