La mobilité forcée des personnes utilisatrices de drogue par injection et inhalation en situation d'itinérance à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cet article s'intéresse à la mobilité forcée des personnes utilisatrices de drogue par injection ou inhalation en situation d'itinérance (PUDIISI) à Montréal (Canada). Plus spécifiquement, l'objectif est d'analyser quels sont les acteurs et comment ils contribuent à des évènements de mobilité forcée selon la perspective des PUDIISI, en lien avec trois besoins, soit ceux de base, d'acquisition de ressources financières et de consommation. Cent six entretiens semi‐dirigés ont été conduits auprès de cette population. Les résultats indiquent que, selon la perspective des PUDIISI, de nombreux acteurs – les policiers, les organismes communautaires, les pairs, l'administration municipale, les commerçants et les résidents – concourent à augmenter leur mobilité forcée dans leur quotidien. Concernant leurs besoins, les PUDIISI subissent le plus d'évènements de mobilité forcée lorsqu'ils consomment, dorment ou occupent l'espace public. Les policiers sont de loin les acteurs les plus impliqués dans ces évènements, souvent de façon répressive. Aussi, ils répondent à des plaintes formulées par d'autres acteurs (commerçants et résidents). Finalement, l'administration municipale, notamment à travers différentes réglementations, joue un rôle important dans la mobilité forcée des PUDIISI.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".