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Enregistrement W1870350449 · doi:10.7458/spp2013712334

Violence, organized crime, and illicit drug markets: a Canadian case study

2013· article· en· W1870350449 sur OpenAlexaffabout
Stephen Schneider

Notice bibliographique

RevueSociologia Problemas e Práticas · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Illicit Activities, and Governance
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonopolistic competitionOligopolyDominance (genetics)Situational ethicsIllicit drugHegemonyCriminologyCompetition (biology)HeroinEconomicsPolitical scienceMonopolyDrugSociologyMarket economyPsychologyLawPoliticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article tests two inter-related theories on the situational causes of violence in illicit drug markets: (i) drug markets that are unstable are more prone to violence and (ii) there is a higher risk of instability, and hence conflict and violence, in drugmarkets characterized by pure competition. These theories are applied to the violence that occurred between the Hells Angels and its rivals over dominance in Quebec's lucrative cocaine market during the 1990s. The theory that violence stemsfrom instability in an illicit market is applicable to this case study. However, Quebec's cocaine marketwas characterized by oligopolistic conditions and the ensuing violence stemmed from the Hells Angels' efforts to maintain hegemony in that market. This paper argues that oligopolistic and monopolistic conditions in illicit drug markets may heighten the risk of conflict and violence because such conditions inhibit competition.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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