MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1600194395 · doi:10.3917/ds.341.0093

Le monde à l'envers ?

2010· article· fr· W1600194395 sur OpenAlexaff
Rémi Boivin

Notice bibliographique

RevueDéviance et Société · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose d’appliquer la perspective des systèmes-mondes au trafic transnational de drogues illicites. Ce cadre représente une alternative aux modèles classiques, parfois simplistes, qui mettent l’emphase sur l’impact de la globalisation sur le contexte du trafic de drogues. L’approche des systèmes-mondes présente le trafic de drogues comme un système d’échanges structuré entre des pays développés (cœur) et moins développés (périphérie), sans qu’il soit nécessaire de discuter de la participation réelle ou non des groupes criminels organisés. Dans une telle perspective, le trafic de drogues est une activité économique à la fois semblable et très différente des marchés légitimes. Il est envisagé que la structure des échanges de drogues soit à l’inverse de la plupart des marchandises transportées légalement. En ce sens, la structure des échanges de drogues illicites pourrait correspondre aux marchés de biens de luxe ou de loisir, dans lesquels un nombre restreint de consommateurs veulent et/ ou peuvent s’offrir une marchandise à prix relativement élevé. Le modèle de base est spécifié pour quatre types de drogues, le cannabis, la cocaïne, l’héroïne et les drogues synthétiques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDéviance et SociétéMême sujetCrime, Illicit Activities, and GovernanceTravaux en français237 207