A machine learning approach to find the determinants of Peruvian cocaine local price
Notice bibliographique
Résumé
The coca leaf has many uses in the Peruvian culture. Although there are legal usages, people employ coca for illicit business. The most infamous illegal use is cocaine production. The cocaine business is highly profitable, but it harms human health. Then, what are the determinants of cocaine price? The current analysis aims to get the variables with the capability to explain the cocaine prices in Peru. The period analyzed is 2003-2019. The study gathered variables from DEVIDA and UNDOC databases. The Lasso technique selected the variables with the best capability to predict cocaine price. Those variables were: ENACO acquisition, coca seizures, and coca crops. OLS, VAR, and Granger analyses employed those variables to analyze the relationship between them. According to the OLS analysis, both ENACO acquisition and coca crops had adverse effects on cocaine prices, while coca seizures were positively related to the cocaine price. VAR analysis showed that only ENACO acquisition had a short-term relationship with the dependent variable. Moreover, it showed that the whole set of variables influenced the dependent variable. The Granger analysis proved that there was a cause-effect relationship between ENACO acquisition and cocaine price. Hence, the ENACO purchases expansion can rest the attractiveness of illegal groups to farmers. However, lowering cocaine prices might attract more users. Therefore, educational activities are also required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».