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Enregistrement W4405735206 · doi:10.1080/02791072.2024.2446445

Preferences, Perceptions, and Environmental Considerations of Natural and Synthetic Psychedelic Substances: Findings from the Global Psychedelic Survey

2024· article· en· W4405735206 sur OpenAlexaff
Omer A. Syed, Rotem Petranker, Emily C. Fewster, Valentyn Sobolenko, Zeina Beidas, Muhammad Ishrat Husain, Stephanie Lake, Philippe Lucas

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthYork UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsilocybinMescalineNatural (archaeology)PreferencePsychologyPerceptionOverexploitationRock artSocial psychologyHallucinogenGeographyEcologyPsychiatryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although several studies have well described the characteristics of people who use psychedelics alongside their motivations and beliefs, little research has examined the preferences surrounding the source of psychedelic substances. In an anonymous online survey, we collected data from 6,379 consumers of 11 different psychedelic substances from 85 different countries, exploring their preferences and perceptions on natural and synthetic psychedelics. There was a strong preference of natural sources over synthetic alternatives for psilocybin (75%), DMT (56%), and mescaline (56%). Moreover, 50.8% of respondents believed that the source impacts the psychedelic's psychological and physiological effects, while 34.4% of respondents had a neutral stance on the topic. Despite the preference for natural sources, 67.7% of respondents agreed to switch to using synthetic alternatives to psychedelic substances if it would lessen the environmental impacts caused by the overharvesting of natural sources. This study presents novel insights into consumer preferences on the source of popular psychedelic substances. This international survey is limited to respondents primarily belonging to anglophone regions of the world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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