Mieux estimer la consommation de substances illicites dans une communauté ; comment allier analyses des eaux usées et données traditionnelles

Travail dirigé présenté à la Faculté des arts et sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise en criminologie, option criminalistique et information.

Precursors and prices : structuring the Quebec synthetic drug market

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.

Association entre consommation de drogues illicites et symptomatologie dépressive à l’adolescence : une étude longitudinale auprès de jeunes Québécois fréquentant l’école secondaire en milieu défavorisé

L’usage de drogues illicites et la symptomatologie dépressive sont associés, mais la nature de cette association demeure mal comprise. Une clarification des mécanismes en jeu est nécessaire afin de pouvoir intervenir sur la cooccurrence des deux phénomènes, dont les conséquences individuelles et sociales sont lourdes. Ces efforts de clarification débutent à l’adolescence, moment où sont typiquement initiés la consommation de substances et les problèmes affectifs. L’objectif de cette thèse est de contribuer à clarifier la nature des associations entre l’usage de certaines des drogues illicites les plus fréquemment consommées et les symptômes dépressifs chez les adolescents. Les données utilisées proviennent d’une cohorte de l’échantillon longitudinal de la Stratégie d’Intervention Agir Autrement (SIAA) comprenant plus de 3000 jeunes fréquentant des écoles en milieu défavorisé du Québec, qui ont été suivis pendant leur secondaire (2003-2007). Le premier article empirique de la thèse porte sur la relation entre l’usage de cannabis et la symptomatologie dépressive. Cette étude a examiné l’existence d’associations prospectives bidirectionnelles entre les deux phénomènes du début (13-14 ans) à la fin du secondaire (16-17 ans). Les analyses ont considéré des liens directs, mais également des liens indirects via deux facteurs reflétant des appartenances sociales normatives et non normatives : l’attachement à l’école et l’affiliation à des pairs déviants et consommateurs de drogues. Les résultats indiquent que les symptômes dépressifs et l’usage de cannabis peuvent représenter des facteurs de risque mutuels et suggèrent qu’un mécanisme indirect impliquant une érosion des attaches normatives pourrait jouer un rôle dans des cascades développementales reliant les deux manifestations. Le deuxième article empirique visait à déterminer si l’usage de deux drogues de synthèse, le MDMA (ecstasy) et les méth/amphétamines (speed), à 15-16 ans était associé au développement de symptômes dépressifs élevés un an plus tard, en prenant en considération des facteurs confondants potentiels. Tel qu’attendu, les résultats montrent une prédiction de la symptomatologie dépressive par l’usage de MDMA et de méth/amphetamines, particulièrement lorsque cet usage est concomitant. Ces résultats représentent une des premières évidences d’un risque posé par l’usage de drogues de synthèse par rapport au développement de symptômes affectifs chez les jeunes.

Exploring the theoretical underpinnings of driving whilst influenced by illicit substances

An increasing number of studies are highlighting the alarming proportion of motorists that drive after having consumed illicit drugs. However presently, little attention has focused on the factors that may facilitate drug driving from a criminogenic paradigm. This study evaluated the contribution of deterrence, defiance, and deviance theories on intentions to drug drive to determine factors that might facilitate or reduce this behaviour. A total of 922 individuals completed a questionnaire that assessed frequency of drug use and a variety of perceptions on deterrence, defiance, and deviance constructs. The analysis showed that the defiance constructs (i.e., experiencing feelings of shame and believing in the legitimacy of sanctioning authority) and the deviance constructs (i.e., moral attachment to the norm and having a criminal conviction) were predictive of drug driving intentions. The facets of deterrence theory were not found to be significant predictors. Ultimately, this study illustrates that a range of behavioural and perceptual factors have the capacity to influence decisions to drug drive. As a result, there appears the need to extend the focus of research endeavours beyond legal sanctions to examine other factors that may be utilised to both understand the aetiology of drug driving as well as increase the possibility of compliance with the corresponding legislation.

Deep Raman Spectroscopy in the analytical forensic investigation of concealed substances

Deep Raman Spectroscopy is a domain within Raman spectroscopy consisting of techniques that facilitate the depth profiling of diffusely scattering media. Such variants include Time-Resolved Raman Spectroscopy (TRRS) and Spatially-Offset Raman Spectroscopy (SORS). A recent study has also demonstrated the integration of TRRS and SORS in the development of Time-Resolved Spatially-Offset Raman Spectroscopy (TR-SORS). This research demonstrates the application of specific deep Raman spectroscopic techniques to concealed samples commonly encountered in forensic and homeland security at various working distances. Additionally, the concepts behind these techniques are discussed at depth and prospective improvements to the individual techniques are investigated. Qualitative and quantitative analysis of samples based on spectral data acquired from SORS is performed with the aid of multivariate statistical techniques. By the end of this study, an objective comparison is made among the techniques within Deep Raman Spectroscopy based on their capabilities. The efficiency and quality of these techniques are determined based on the results procured which facilitates the understanding of the degree of selectivity for the deeper layer exhibited by the individual techniques relative to each other. TR-SORS was shown to exhibit an enhanced selectivity for the deeper layer relative to TRRS and SORS whilst providing spectral results with good signal-to-noise ratio. Conclusive results indicate that TR-SORS is a prospective deep Raman technique that offers higher selectivity towards deep layers and therefore enhances the non-invasive analysis of concealed substances from close range as well as standoff distances.

Productive inefficiency analysis and toxic chemical substances in US and Japanese manufacturing sectors

Corporate social responsibility is imperative for manufacturing companies to achieve sustainable development. Under a strong environmental information disclosure system, polluting companies are disadvantaged in terms of market competitiveness, because they lack an environmentally friendly image. The objective of this study is to analyze productive inefficiency change in relation to toxic chemical substance emissions for the United States and Japan and their corresponding policies. We apply the weighted Russell directional distance model to measure companies productive inefficiency, which represents their production technology. The data encompass 330 US manufacturing firms observed from 1999 to 2007, and 466 Japanese manufacturing firms observed from 2001 to 2008. The article focuses on nine high-pollution industries (rubber and plastics; chemicals and allied products; paper and pulp; steel and non-ferrous metal; fabricated metal; industrial machinery; electrical products; transportation equipment; precision instruments) categorized into two industry groups: basic materials industries and processing and assembly industries. The results show that productive inefficiency decreased in all industrial sectors in the United States and Japan from 2001 to 2007. In particular, that of the electrical products industry decreased rapidly after 2002 for both countries, possibly because of the enforcement of strict environmental regulations for electrical products exported to European markets.

Combined NIR/MIR analysis: A novel method for the classification of complex substances such as Illicium verum Hook. F. and its adulterants

A novel combined near- and mid-infrared (NIR and MIR) spectroscopic method has been researched and developed for the analysis of complex substances such as the Traditional Chinese Medicine (TCM), Illicium verum Hook. F. (IVHF), and its noxious adulterant, Iuicium lanceolatum A.C. Smith (ILACS). Three types of spectral matrix were submitted for classification with the use of the linear discriminant analysis (LDA) method. The data were pretreated with either the successive projections algorithm (SPA) or the discrete wavelet transform (DWT) method. The SPA method performed somewhat better, principally because it required less spectral features for its pretreatment model. Thus, NIR or MIR matrix as well as the combined NIR/MIR one, were pretreated by the SPA method, and then analysed by LDA. This approach enabled the prediction and classification of the IVHF, ILACS and mixed samples. The MIR spectral data produced somewhat better classification rates than the NIR data. However, the best results were obtained from the combined NIR/MIR data matrix with 95–100% correct classifications for calibration, validation and prediction. Principal component analysis (PCA) of the three types of spectral data supported the results obtained with the LDA classification method.