Precursors and prices : structuring the Quebec synthetic drug market
Bibliographic record
Abstract
Information recueillie sur les marchés des drogues de synthèse est beaucoup moins avancée que les études sur d'autres marchés de drogues illicites. La classification relativement récente des drogues de synthèse comme substances illicites, couplée avec ses caractéristiques distinctes qui empêchent son observation, a entravé le développement d’évaluations complètes et fiables des caractéristiques structurelles des marchés. Le but de cet article est de fournir un aperçu fiable sur la dynamique interne du marché des drogues synthétiques, en particulier sur ses caractéristiques structurelles et organisationnelles. En utilisant l'information obtenue à partir de 365 drogues de synthèse saisies par les policiers pendant un an, cette étude sera la fusion de deux techniques, soit la composition des drogues illicites et des analyses économiques, afin de tirer des évaluations fiables des caractéristiques structurelles du marché du Québec de drogues synthétiques. Les résultats concernant l'analyse de la composition des drogues indiquent que le marché des drogues synthétiques au Québec est probablement composé d'un nombre élevé de petites structures, ce qui indique un marché compétitif. L'analyse économique a également fourni des informations complémentaires sur le marché des drogues. Selon la région géographique les couts de la production et les relations entre trafiquant et consommateur influencent le prix des drogues. Les résultats de cette recherche mettent l'accent sur la nécessité de concevoir des politiques qui tient compte des différences régionales dans la production de drogue et reflète la nature compétitive de ce marché.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.001 |
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".