DRUG MARKETS AND ANONYMIZING TECHNOLOGIES
Notice bibliographique
Résumé
Online drug markets taking advantage of social media and encryption software (e.g. Tor network) and cryptocurrencies (e.g. Bitcoin, Monero) to conceal the identity and physical location of their users are a relatively new area of internet research. Yet, a range of socio-technical innovations have contributed to the proliferation of drug markets on the Internet. Due to the illegality of drugs and drug dealing are anonymizing technologies regarded as important socio-technical practices among its participants allowing to mitigate risks of vendors and customers when exchanging drugs. This panel draws together a number of leading scholars in this emerging area of research to explore questions and issues associated with online platforms enabling illicit transactions. The collection of papers in this panel contribute empirical data and theoretical insight on a range of relevant topics in the study of online drug markets, including methodological challenges, social embeddedness, trust production and governance on cryptomarkets. Various papers in this panel propose new concepts for understanding cryptomarkets as social phenomena where relationships enable economic transactions. It also pluralizes trust building on online platforms and, expanding it from merely institution-based mechanisms to include social relations such as interpreting signs and signals or previous interactions between buyers and sellers. They also expand on reliability of data gathered via anonymous online interviews, drawing attention to participation of marginalized communities. The aim of this panel is to bring together new research to further our understanding of the overall impact of online platform emergence upon global drug markets and to better model their impact on drug dealing, online networks and society in general.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».