Teen Drug Sellers—An International Study of Segregated Drug Markets and Related Violence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study explores patterns of drug dealing in a multi-site sample of detained youth. Data are derived from the Drugs, Alcohol, Violence International (DAVI) study of male and female adolescents between the ages of 14–17 in four metropolitan areas: Amsterdam (The Netherlands), Montreal (Canada), Philadelphia (US), and Toronto (Canada). In a sample of 764 juvenile detainees, 60% overall reported predetention involvement in selling drugs, but this varied by site: 35% in Amsterdam, 61% in Philadelphia, 68% in Montreal, and 77% in Toronto. Typically, respondents were mostly selling drugs to friends and acquaintances. Cluster analysis revealed that teen drug sellers in our sample, despite the fact that many of them are involved in the sale of a variety of drugs, tend to specialize into three types of segregated markets: cannabis sellers, party drug sellers, and street drug sellers. Cannabis sellers are predominantly involved in selling marihuana and/or hashish, have relatively low transactions and sales, and violence is less common. Party drug sellers are distinguished by selling substances like ecstasy, powder cocaine, and amphetamines, and have high rates of violence. Street drug sellers' specialties are crack and heroin, and violence though common, is less prevalent than among the party drug sellers. These three types were found in all sites in our study, but were not equally prevalent across sites.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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