Notice bibliographique
Résumé
Most neuroscientists measure neuronal activity in the brain to predict or explore the contribution of neurons to physiological/pathological functions of the brain. For example, if an increase in neuronal activity is detected in one brain region by peripheral noxious stimuli, we call this area the pain region or pain matrix. In the case of activity detected during conscious processes, such as placebo treatment, we label these regions as responsible for the placebo treatment. Due to limited access to the conscious brain and the reductionist nature of most modern neuroscience, we are all reluctant to explore more sophisticated hypotheses. Few studies have performed experiments at neuronal network levels. Like other higher order brain functions, the investigation into the neuronal mechanisms of placebo analgesia is proving to be difficult for clinicians and basic researchers. For example, there are individual differences in the response to placebos, called responders and non-responders. Certain populations of individuals show a significantly greater response to placebos than others. Evidence for environmental and social impacts on brain development is increasing; therefore, individual differences in higher order brain functions such as placebo analgesia is expected. Levine and colleagues (1978) performed a classic study on placebo analgesia [1]. Their hypothesis is based on the discovery of endogenous opioid peptides in the central nervous system. Placebo analgesia in patients was blocked by naloxone, an opioid receptor antagonist. These experiments indicate that the endogenous analgesia systems are likely to be activated during placebo analgesia, possibly at different levels of the central nervous system.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».