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Record W7065205524

Drogues et travail. Vulnérabilités, ressources et stratégies des usagers

2021· other· fr· W7065205524 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSanctionsChild careUrban environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

On se représente souvent l’usage de drogues comme allant à l’encontre de l’insertion sociale, alors que les usagers de drogues qui travaillent sont très nombreux. Leurs pratiques et stratégies méritent d’être connues. Cette communication se base sur 108 entretiens réalisés avec des usagers-revendeurs et usagères-revendeuses insérées socialement, des professionnels socio-sanitaires, des policiers et des acteurs et experts des politiques publiques, à Bordeaux et Montréal. 65 entretiens ont été réalisés avec des consommateurs de drogues illicites qui travaillent, étudient, ont un logement. Leur revenu médian est de 1800€ par mois. Ces usagers sont vulnérables, car leurs usages de drogues peuvent nuire à leurs études et travails en générant de la fatigue physique ou psychologique et en les exposant à des sanctions formelles ou informelles. Pour limiter les risques, ces consommateurs insérés dissimulent leurs pratiques déviantes à leur environnement professionnel, ce qui crée un sentiment de double vie qui peut être pesant et provoquer de l’anxiété. Mais ils tirent aussi des ressources de la juxtaposition de leurs lignes biographiques légitime et déviante : le travail les incite à gérer leurs consommations. Les stratégies de gestion des usages permettent au consommateur d’affirmer une identité sociale positive et d’incarner un rôle de marginal sécant. Les consommations permettent aux usagers d’échapper au stress et à la pression de la vie professionnelle, et le sentiment de double vie peut être émancipateur. Les usagers savent pourquoi ils se droguent, et il importe de prendre en compte leur expertise profane dans les relations de prise en charge et de soin.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.134
Threshold uncertainty score0.266

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0040.007
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.239 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2021
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