Institutionnalisation des stratégies de réduction des méfaits au sein de l’agenda politique canadien : les enjeux et les limites de la conceptualisation actuelle
Bibliographic record
Abstract
Le but de cette étude visait à connaître et comprendre la conceptualisation et l’implantation de l’approche de réduction des méfaits (ARDM) au sein des objectifs et des priorités de l’État canadien (agenda politique). Pour ce faire, nous avons effectué une analyse verticale et horizontale des Stratégies canadiennes antidrogue (SCA), soit une analyse du discours fédéral concernant la régulation de l’usage psychotrope au Canada. Au terme de cette analyse, nous avons constaté une récupération abusive de l’approche de réduction des méfaits (RDM) dans le contexte canadien, par l’adoption d’une conceptualisation qui souligne l’absence de réelle coupure par rapport à la notion d’abstinence. Nous avons aussi constaté une perte de l’humanisme engendré par des dérapages conceptuels et l’adoption d’un modèle de « gestion des risques » qui stigmatise les usagers.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.064 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".