Illicit fentanyls in the opioid street market: desired or imposed?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Illicitly manufactured fentanyl and its analogues are appearing in countries throughout the world, often disguised as heroin or counterfeit prescription pills, with resulting high overdose mortality. Possible explanations for this phenomenon include reduced costs and risks to heroin suppliers, heroin shortages, user preferences for a strong, fast-acting opioid and the emergence of Dark Web cryptomarkets. This paper addresses these potential causes and asks three questions: (1) can users identify fentanyl; (2) do users desire fentanyl; and (3) if users want fentanyl, can they express this demand in a way that influences the supply? ARGUMENT/ANALYSIS: Existing evidence, while limited, suggests that some users can identify fentanyl, although not reliably, and some desire it, but because fentanyl is frequently marketed deceptively as other drugs, users lack information and choice to express demand effectively. Even when aware of fentanyl's presence, drug users may lack fentanyl-free alternatives. Cryptomarkets, while difficult to quantify, appear to offer buyers greater information and competition than offline markets. However, access barriers and patterns of fentanyl-related health consequences make cryptomarkets unlikely sources of user influence on the fentanyl supply. Market condition data indicate heroin supply shocks and shortages prior to the introduction of fentanyl in the United States and parts of Europe, but the much lower production cost of fentanyl compared with heroin may be a more significant factor CONCLUSION: Current evidence points to a supply-led addition of fentanyl to the drug market in response to heroin supply shocks and shortages, changing prescription opioid availability and/or reduced costs and risks to suppliers. Current drug users in affected regions of the United States, Canada and Europe appear largely to lack both concrete knowledge of fentanyl's presence in the drugs they buy and access to fentanyl-free alternatives.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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