Géographie des seringues souillées à la traîne à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études s’intéressent aux seringues à la traîne, mais elles sont souvent de nature qualitative et portent surtout sur les comportements des utilisateurs de drogues injectables. Pourtant, il serait très pertinent de connaître la localisation des seringues souillées abandonnées afin d’optimiser les programmes de gestion de seringues. L’objectif de cet article est donc de tracer un portrait spatiotemporel des seringues à la traîne dans le quartier montréalais Centre-Sud, entre les années 2010 et 2014. Au plan méthodologique, deux méthodes d’analyse spatiale récentes sont mobilisées : le Network Kernel Density Estimation (NKDE) et le I Local Indicators of Network-Constrained Clusters (ILINCS) qui utilisent la distance réticulaire plutôt que la distance euclidienne. Nos résultats montrent qu’il existe plusieurs concentrations importantes de seringues dans le quartier et qu’elles bougent peu durant les cinq années. Ces résultats permettent aussi de constater que l’utilisation de ces nouvelles méthodes d’analyse spatiale (NKDE et ILINCS) est tout à fait appropriée dans le cadre d’événements se déroulant sur des axes routiers et que ces méthodes mériteraient d’être plus largement utilisées en géographie urbaine.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".