MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089030185 · doi:10.32370/ia_2020_09_6

Some Legal Aspects of the Circulation and Research of Narcotic Drugs and Precursors

2020· article· en· W3089030185 sur OpenAlexvenueno aff
Andrii Kofanov, Nataliia Pavlovska, Eugenia Svoboda, Anatolii Symchuk, Serhii Yakovchuk

Notice bibliographique

RevueIntellectual Archive · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarcoticNarcotic drugsAddictionDrugMedicinePsychologyPsychiatryCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analysis of criminal law practice suggests that when considering criminal proceedings of various categories (homicide, rape, theft, production, acquisition, storage, transportation and sale of drugs, etc.), DOI: 10.32370/IA_2020_09_6 material evidence is often represented by narcotic drugs of both illicit manufacturing and those produced by the pharmaceutical industry.Narcotic drugs are a group of pharmacologically active substances of plant and synthetic origin that can selectively affect the central nervous system, resulting in the complete loss of consciousness, loss of all types of sensation and relaxation of skeletal muscles (anaesthesia), or a special psychological and physiological state of the human organism, at which the absence of the habitual poison (drug) causes a number of disagreeable sensations requiring periodic drug use [1].This reaction is explained by the fact that drugs are quickly included in the metabolism and become indispensable to life.Meanwhile, they are not called poison for anything, since they lead to the physical weakening of the organism, and then to inevitable death.Drug use causes the development of drug addiction (from the Greek narkesleep, numbness and maniapassion, mania) is clearly recognized morbid impulse and addiction to drugs that produce pleasant sedation or agitation (and some drugsalso illusions and hallucinations) followed by the central nervous system depression.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0050,024
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,263 · 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
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntellectual ArchiveMême sujetPharmaceutical Quality and CounterfeitingTravaux en français237 207