The NPS Phenomenon and the Deep Web: Trends Analyses and Internet Snapshots
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In relation to the phenomenon of novel psychoactive substances, activities on the surface web represent only the tip of the iceberg. The majority of the electronic commerce (e-commerce) activities exist on the deep web and the darknet. Observational analytic studies are failing to keep pace with these activities; these studies are either obsolete beyond the point in time of the taken internet snapshot or highly-consuming for resources including time, funding, and manpower.MATERIALS & METHODS: Cross-sectional and retrospective analyses via multiple Internet snapshots were carried out across Google Trends database and the e-markets on the darknet. Google Trends were scanned retrospectively (2012-2016) for keywords specific to the deep web in an aim to estimate and geo-map of the attentiveness (interest) of surface web users in the deep web and its illicit activities.RESULTS: The attentiveness of surface web users in the deep web was noticed to be incremented during 2013 and 2014; the top ten contributing countries were Norway, Germany, Denmark, Austria, Poland, Sweden, Slovenia, Switzerland, Finland, and Netherlands. Middle Eastern countries contributed minimally including; Syria, Iran, Israel, UAE, Morocco, Egypt, and Saudi Arabia. Power scoring of e-markets revealed that the top five markets were; AlphaBay, Agora, Nucleus, Abraxas, and Hansa. The most common categories of NPS on these markets were; cannabis and cannabimimetic (1st), stimulants (2nd), empathogens (3rd), and psychedelics (4th).CONCLUSION: The e-commerce activities on the deep web and the darknet e-marketplace represent an integral component of the NPS e-phenomenon. Unfortunately, recent attempts to examine and study those unlawful activities are outdated. Hence, to achieve real-time and reliable data, the inclusion of data mining tools and knowledge discovery in databases are critical to ensuring a future victory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».