Hidden wholesale: The drug diffusing capacity of online drug cryptomarkets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In spite of globalizing processes 'offline' retail drug markets remain localized and - in recent decades - typically 'closed', in which dealers sell primarily to known customers. We characterize drug cryptomarkets as 'anonymous open' marketplaces that allow the diffusion of drugs across locales. Where cryptomarket customers make stock-sourcing purchases for offline distribution, the cryptomarket may indirectly serve drug users who are not themselves cryptomarket customers, thereby increasing the drug diffusing capacity of these marketplaces. Our research aimed to identify wholesale activity on the first major cryptomarket, Silk Road 1. METHODS: Data were collected 13-15 September 2013. A bespoke web crawler downloaded content from the first major drug cryptomarket, Silk Road 1. This generated data on 1031 vendors and 10,927 drug listings. We estimated monthly revenues to ascertain the relative importance of wholesale priced listings. RESULTS: Wholesale-level revenue generation (sales for listings priced over USD $1000.00) accounted for about a quarter of the revenue generation on SR1 overall. Ecstasy-type drugs dominated wholesale activity on this marketplace, but we also identified substantial wholesale transactions for benzodiazepines and prescription stimulants. Less important, but still generating wholesale revenue, were cocaine, methamphetamine and heroin. Although vendors on the marketplace were located in 41 countries, wholesale activity was confined to only a quarter of these, with China, the Netherlands, Canada and Belgium prominent. CONCLUSIONS: The cryptomarket may function in part as a virtual broker, linking wholesalers with offline retail-level distributors. For drugs like ecstasy, these marketplaces may link vendors in producer countries directly with retail level suppliers. Wholesale activity on cryptomarkets may serve to increase the diffusion of new drugs - and wider range of drugs - in offline drug markets, thereby indirectly serving drug users who are not cryptomarket customers themselves. Cryptomarkets provide researchers and policy makers with a rich source of drug monitoring information. Further research should ascertain whether their virtual location may reduce the violence associated with middle market drug activity. We caution that conflict may instead manifest in other ways, including threats, fraud, and blackmail.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».