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Enregistrement W303865748

Pagliaros' Comprehensive Guide to Drugs and Substances of Abuse. Second Edition

2011· article· en· W303865748 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Joseph Joel Jeffries

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychologyLibrary scienceComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug Abuse Pagliaros' Comprehensive Guide to Drugs and Substances of Abuse. Second Edition Louis A Pagliaro, Ann Marie Pagliaro. Washington (DC): American Pharmacists Association; 2009. 419 p. US$79.00 Reviewer rating: Excellent This book reviews in detail 8 classes of chemicals and 98 individual compounds that are abused by human beings. Of these, 9 are naturally growing consumables, some used for religious purposes, and the rest are licit medications or designer drugs. The aim of this book is to tell readers what they need to know about each compound under the headings: names (generic, brand, chemical, and street); pharmacological classification; brief general overview; dosage; mechanism of action; pharmacodynamics or pharmacokinetics; indications; reasons for use; toxicity; abuse potential; withdrawal syndrome; and overdosage. The authors are a pharmacist and a nurse from the University of Alberta and their knowledge is comprehensive and cogently presented. This may sound like a dry reference book but it is actually an absorbing, educational, and entertaining read because of the interesting information about each substance and the fascinating notes that follow each section. Now for a quiz (answers below): 1. What do Al Sharpton, Bob Hope, Harry Potter, Baby Bad One, Coconut Rabbi, and Ontario Hydro have in common? 2. What do Brooke Shields, Bernice, Rosearme Barr, Casper, Jessica Simpson, and Tony Montana have in common? 3. What do you get if you combine Ecstasy and Viagra? [Warning: Do not try this at home without parental permission.] 4. What do Jack Bauer, Tommy Hilfiger, bin Laden, Aunt Hazel, Rambo, Jerry Springer, and Kermit the Frog have in common? 5. What do Bart Simpson, Alice in Wonderland, Beavis and Butthead, Campbell's Tomato Soup, and Popeye the Sailor Man have in common? I learned many interesting and often important things. They give a 10 000-year history of cannabis,p69 including use by Hindus, Zoroastrians, and Essenes. In 70 AD, Pedacius Dioscorides noted that it reduced sexual drive. Eating hashish was prohibited in the Ottoman Empire in 1378 AD. Black cocaine is cocaine hydrochloride mixed with iron thiocyanate to foil drug detection kits.p97 On the Internet, anyone can learn how to extract dextromethorphan from cough remedies.· 108 One can freeze the fentanyl patch to use the narcotic orally.p 138 Heroin is cut for sale and nowadays has less filler, with 27% availability as against just 7% 30 years ago. …

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,145

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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