Système de prédiction et approche en toxicologie analytique des nouveaux produits de synthèse (NSP) (designer drugs & legal highs)
Bibliographic record
Abstract
Actuellement, les Nouveaux Produits de Synthèse (NPS) inondent les marchés des rues et remplissent les rayonnages de ces nouveaux magasins réels ou virtuels communément appelés head shops. Parallèlement, les organismes de santé publique tirent le signal d'alarme quant à la non-connaissance de ces substances émergentes et donc les risques de leur consommation chez l'homme. Au Canada, un projet en collaboration avec l'Institut National de Santé Publique du Québec et l'Université de Québec à Trois-Rivières est né, visant à orienter et prédire les substances illicites de demain pour une prise en charge rapide et optimale de ce nouveau type de patients intoxiqués. Après l'étude de diverses bases de données institutionnelles, judiciaires, scientifiques et populaires visant à mettre en exergue des tendances quant aux futures designer drugs sur le marché des drogues, le projet vise en premier lieu à valider l'intérêt d'un système de prédiction des NPS via une étude en GC/MS et dans un second temps à développer une méthode de dépistage urinaire par UPLC/MS-MS
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".