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Record W3087601386 · doi:10.4000/cdst.1191

Les salles de consommation de drogue à moindre risque

2020· paratext· fr· W3087601386 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueCahiers Droit Sciences & Technologies · 2020
Typeparatext
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une loi du 26 janvier 2016 a autorisé l’expérimentation de salles de consommation de drogues à moindre risque (SCMR). Le but est de réduire les risques liés aux pratiques des usagers de drogues, au niveau de l'usager comme de la collectivité, en termes de santé publique comme d’ordre public. Inédit en France et très controversé, le dispositif, prévu pour une durée maximale de six ans, donnera lieu à une double évaluation scientifique afin notamment d’en déterminer la pérennisation. C’est dans ce cadre nouveau que deux espaces de ce type ont d’ores et déjà été ouverts à Paris et Strasbourg à l’automne 2016. La France rejoint ainsi un mouvement international qui s’affirme progressivement, notamment dans plusieurs de nos voisins européens et au Canada. Cependant, cet approfondissement de la politique de réduction des risques en matière de drogues s’articule difficilement avec le modèle premier et dominant : le modèle prohibitionniste. Reposant notamment sur la liaison de la répression et de la médicalisation de la consommation de stupéfiants, celui-ci poursuit un objectif autrement radical : l’éradication des drogues. La controverse ne se réduit pas à la confrontation des SCMR au modèle prohibitionniste. Les débats procèdent également de l’ambivalence intrinsèque du dispositif considéré. Présenté comme pragmatique et humaniste, le dispositif est autrement complexe : il peut être lu comme l’avatar d’une approche gestionnaire des problèmes sociaux. Les SCMR posent donc des problèmes épineux que seule une approche pluridisciplinaire permet de poser. Parallèlement, elles sont au cœur de problématiques transversales qui les dépassent en même temps qu’elles les cristallisent. Les SCMR sont ainsi non seulement un objetde recherche mais encore un anglede recherche. Leur genèse retracée, ces deux logiques doivent être envisagées à plusieurs voix : suret parles SCMR. Faisant suite à un colloque pluridisciplinaire et international organisé dans cette perspective, à Rennes, les 7 et 8 novembre 2017, par l’UMR CNRS IODE, le présent dossier n’en est que l’écho partiel. Le choix a été fait de le concentrer sur les questions tenant aux principaux acteurs de la vie quotidienne d’une SCMR : intervenants en réduction des risques, usagers, riverains. Cette évocation est précédée de deux articles envisageant le dispositif de manière globale et suivie de trois contributions qui dépassent la seule question des SCMR pour, à partir d’elles, réfléchir à ce que peut vouloir dire (et faire), aujourd’hui, la notion d’autonomie.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.634
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.017
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0030.001
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.005

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 head0.049
GPT teacher head0.342
Teacher spread0.293 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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