“Anyone who's been on the street is traumatized in one way or another”: Applying a trauma-informed spaces of care model to adapt homeless resources for substance users
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte de crise du logement et de consommation croissante de drogues toxiques, les consommateurs de drogues et d'alcool sont surreprésentés dans les recensements d'itinérance, avec des options de programmation limitées pour les aider à sortir de l'itinérance. À Montréal, Québec, Canada la plupart des ressources en itinérance fonctionnent sur des modèles basés sur l'abstinence en limitant les usagers de consommer sur place ou d'accéder aux services en état d'ébriété. L'expérience de consommation est souvent un mécanisme d'adaptation pour les personnes vivant avec des traumatismes, tandis que l'expérience de l'itinérance est traumatogène. Une approche compte des traumatismes est nécessaire pour considérer les besoins des consommateurs en situation d'itinérance. Dans cette thèse, j'ai pour objectifs 1) d'informer le développement de programmes pour les consommateurs de substances en situation d'itinérance à Montréal, et 2) d'appliquer le cadre conceptuel des espaces de soins tenant compte des traumatismes. Trois questions ont guidé la thèse : 1) Quels sont les besoins des personnes en situation d'itinérance qui consomment des substances pour sortir de l'itinérance ? 2) Quelles sont les limites actuelles des ressources en itinérance à Montréal pour répondre à ces besoins ? 3) Comment ces ressources peuvent-elles changer pour répondre à ces besoins ? Pour répondre à ces questions, j'utilise une méthode de recherche mixte exploratoire : 30 entretiens semi-structurés avec des personnes en situation d'itinérance qui consomment des drogues ou de l'alcool; une analyse des données administratives d'un système d'information sur la gestion du sans-abrisme; et 10 entretiens semi-structurés avec le personnel des fournisseurs de services pour les personnes en situation d'itinérance.En m'engageant dans un cadre d'espaces de soins, je propose une nouvelle intervention conceptuelle d'un cadre d'espaces de soins tenant compte des traumatismes pour guider la thèse. Ce cadre permet d'inclure le traumatisme en tant que considération relationnelle entre les personnes, le lieu et les soins, que j'intègre dans les trois phases de la collecte et de l'analyse des données. Les résultats de 30 entretiens avec des personnes en situation d'itinérance qui consomment, mettent en évidence la nécessité d'accroître les aides à la réduction des méfaits, d'améliorer les activités et les soutiens professionnels, de prévoir un accompagnement plus approprié, de mieux séparer les usagers des services et de mettre en place des formes plus adaptées d'aide au logement. Sur la base de ces premiers résultats, l'analyse subséquente porte sur des données administratives provenant d'un système d'information sur la gestion des sans-abri. J'ai extrait de ce système tout le contenu des événements, et les conséquences associées, qui se sont produits dans un espace de soin en 2023. Les résultats ont révélé une série d'événements difficiles et violents, indiquant des niveaux élevés de victimisation pour le personnel et les usagers, ainsi que de nombreux incidents liés à la consommation, à la santé physique ou à la santé mentale. Dans la dernière phase, 10 entretiens semi-structurés avec des fournisseurs de services ont révélé une série de résultats thématiques : les soutiens à la réduction des méfaits, les espaces de soins pour les personnes en situation d'itinérance comme traumatogène pour tout le monde, et la nécessité de changements au niveau du système. Enfin, j'ai triangulé les trois phases pour fusionner thématiquement les résultats, qualifiant l'analyse sommative en trois niveaux de crise : les individus, les espaces et les systèmes. Globalement, les données révèlent des conditions déplorables dans les espaces de soins, soulignant le besoin de changer la manière dont nous nous occupons des personnes qui consomment des drogues et de l'alcool et, plus fondamentalement, de remettre en question la stigmatisation de ce groupe
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".