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Enregistrement W2754903246 · doi:10.5539/gjhs.v9n11p14

Analysis of the Bases of Power of Key Players in the Industry of Novel Psychoactive Substances

2017· article· en· W2754903246 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Al-Imam, Ban A. AbdulMajeed

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Malware Detection Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorPower (physics)LegislationDuration (music)BusinessComputer sciencePsychologyMarketingComputer securityMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The study of novel psychoactive substances (NPS) should be at the intersect of neuroscience, psychology, social science, data science, information and communication technology, policy-making, and legislation. The amalgamation of social science should be widely implemented; the concept of the individual basis of power (authority) has been applied in this study; the aim was to quantify the magnitude of authority for the major players in connection with the NPS industry.MATERIALS & METHODS: Data were collected for NPS researchers and e-vendors. Concerning the NPS scientists, fifty researchers were randomly picked using a random number generator. For each researcher; a power score was calculated; the power scoring is representative for the individual basis of power. There will be a kindred analysis for e-vendors on the darknet; the power scoring will rely on; e-vendor level, trust level, duration of membership in the e-market (vendor's antiquity), number of positive and negative feedbacks from e-customers, number of sold substances, number of subscribers, and e-vendor’s scoring on Grams search engine.RESULTS: Unfortunately, the summative power scores of NPS protagonists were higher than those who oppose and regulate the NPS phenomenon. Terrorist organisations were found to possess the highest power scores due to the additional use of illegal tactics. Power scoring for NPS researchers was highest in Europe, particularly the in the UK and Italy. On the other hand, e-vendors’ power scoring was highest for the AlphaBay e-market of the darknet.CONCLUSION: Principles of social science and psychology should be integrated into the collaborative efforts of NPS researchers. This study proposes a novel method to assess the authority of NPS-related personnel existing within the virtual space of the web; its applications are not limited to NPS researchers and e-vendors but can also be applicable for; e-markets, e-customers and (ab)users, and policy makers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,344 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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