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Record W2886517782 · doi:10.71781/1223

De l’influence du type de substance injectée sur le comportement du partage du matériel d’injection

2017· dissertation· fr· W2886517782 on OpenAlexaboutno aff
Jean-Bruno Caron

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicIntramuscular injections and effects
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Parmi les comportements considérés comme préoccupants d’un point de vue de santé publique dans la population québécoise, ceux qui concernent les problèmes d’abus ou de dépendance aux drogues sont importants. Au sein de ceux-ci, l’utilisation de drogues par injection occupe une place essentielle puisque ce mode de consommation est considéré comme très à risque au niveau de la propagation des infections virales, notamment via le partage du matériel d’injection. Bien que cette dernière pratique a diminué lors des deux dernières décennies au Québec, elle n’a pas disparu et semble même s’être stabilisée depuis quelques années. Or, puisque ce ne sont pas toutes les personnes utilisatrices de drogues par injection qui partagent leur matériel de consommation, il est primordial d’identifier les facteurs qui contribuent à la persistance d’un tel comportement afin de mettre sur pied des mesures efficaces susceptibles d’endiguer ce problème. En plus des caractéristiques individuelles des personnes qui s’injectent des drogues et des contextes socio-environnementaux dans lesquels cette consommation se produit, plusieurs acteurs recommandent en outre de tenir compte de l’influence issue des substances consommées sur les pratiques d’injection. Pour ce faire, nous avons choisi d’examiner le rôle et l’influence que la substance injectée pouvait avoir sur le comportement du partage du matériel de consommation en sollicitant l’expérience de personnes utilisatrices de drogues par injection. Neuf participants furent sélectionnés par l’entremise de quatre organismes communautaires de Montréal, Québec et Gatineau afin de participer à une entrevue individuelle semi-dirigée portant sur des épisodes de consommation précis. L’objectif était de mieux comprendre le sens qu’ils donnent à leurs expériences d’injections avec ou sans partage du matériel ainsi que les types d’enchaînements et les mécanismes sous-jacents qui sont à l’oeuvre entre l’injection d’une drogue spécifique et l’événement du partage du matériel d’injection. Cette étude permet de constater que l’influence de la substance injectée sur les comportements d’injection est considérable et revêt plusieurs aspects. Ainsi, la composition chimique, la composition physique, les dimensions économiques et les normes culturelles associées aux diverses substances agissent d’une manière qui est soit commune à l’ensemble des drogues injectées, soit spécifique à chacune d’entre elles. Dans le premier cas, le partage du matériel d’injection semble principalement influencé par la centralisation du processus de préparation des injections et par le partage de la substance consommée entre plusieurs consommateurs. Dans le second, nous observons l’influence du degré de confusion induit par l’intoxication à une substance, le sentiment d’urgence résultant des symptômes liés à la suppression de ses effets, la fréquence d’injection nécessaire afin de les maintenir ainsi que le processus de préparation qui lui est parfois propre. En définitive, l’influence suscitée par la substance injectée sur le comportement du partage du matériel d’injection, et le degré de vulnérabilité qui en découle, semble relever du cumul de ces divers facteurs, ceux-ci ayant d’ailleurs le potentiel de s’amplifier ou de s’atténuer mutuellement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.299
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0120.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.186
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
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