One Ultimate Journey? AKA the Huxley’s Method: Perspectives of (Ab)Users of Hallucinogens and Entheogens on Having Planned Pre-Mortem Psychedelic Trip
Notice bibliographique
Résumé
Background: The surface web is a rich source of extensive data on populations of users and misusers of psychoactive substances including substances known as hallucinogens and entheogens. The internet and its social media websites can serve as a database upon which several hypotheses are applicable via thematic analytic and psychoanalytic studies. Materials and Methods: This study will deploy the use of an internet snapshot by inspecting, via thematic analysis, the comments of a population of psychedelic (ab)users existing on the Facebook social platform. The snapshot will dare to answer an existing question in connection with the concept of using psychedelics and entheogens during the moments preceding death. Several demographics will be explored including ethnic-national and socio-cultural parameters to test several hypotheses about the tendencies for having an ultimate pre-mortem psychedelic trip towards the ambiguous afterlife. Results: Most of the psychedelic users recommended the use of DMT for the final journey. Others have suggested tripping on LSD, Psilocybin and Psilocybin mushrooms, NBOMe compounds, and even opiates. Based on inferential models, it seems that tendencies for the pre-mortem trip are not affected by the status of social relations, ethnicity, nationality, age, or sex. However, it appears to be based on the individualistic build-up. Religious affiliations and other cultural norms represent potential confounding variables. Hence, these must be explored in subsequent studies. Conclusion: In the future and to keep in pace with the logarithmic growth and arachnoid expansion of the web and its appendages, ambitious studies has to deploy the use of concepts of automation in data science via the exploitation of principles of machine learning and deep thinking. The aim is to achieve statistical inference in real-time and accurate predictions when it comes to running analytics on big data. If successfully applied, the benefits for the public health should be monumental.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».