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Enregistrement W2128202392 · doi:10.1177/2050324513509190

Ecstasy, legal highs and designer drug use: A Canadian perspective

2013· article· en· W2128202392 sur OpenAlexafffundabout
Alan L. Hudson, Maggie D. Lalies, Glen B. Baker, Kristopher Wells, Katherine J. Aitchison

Notice bibliographique

RevueDrug Science Policy and Law · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueForensic Toxicology and Drug Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésEcstasyMephedroneSynthetic cannabinoidsRecreational DrugCannabisDesigner drugMDMADrugCriminologyPsychiatryMedicinePsychologyCannabinoid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recreational drug use in Canada is not uncommon, but as with most societies, illegal drug use carries harsh penalties resulting in a criminal record when an individual is successfully prosecuted. Popular drugs of use in Canada include ecstasy, cannabis (including some synthetic cannabinoids sold as ‘Spice’ and ‘Incense’) and several emerging psychoactive ‘legal highs’. Surprisingly, Canada is a major manufacturer and exporter of the popular club drug ecstasy, with criminal gangs organising the synthesis and distribution of this club drug worldwide. Over the last 18 months, there has been much interest in and use of alternatives to ecstasy due to contamination of ecstasy during synthesis. One particular contaminant, paramethoxymethamphetamine (PMMA), has resulted in several deaths. Other alternatives include piperazines and mephedrone analogues. With regard to cannabis, some is home grown within people’s properties, but there is also large-scale cultivation in British Columbia where the climate is more temperate. With the introduction of corporate drug screening, there is increasing use of synthetic cannabinoids to avoid detection of marijuana use. This article discusses the problems and trends of synthetic drug use in Canada and reflects on the limited education available to youth in this regard.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,342 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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