Notice bibliographique
Résumé
The neuromatrix theory of pain proposes that pain is a multidimensional experience produced by characteristic "neurosignature" patterns of nerve impulses generated by a widely distributed neural network-the "body-self neuromatrix"-in the brain. These neurosignature patterns may be triggered by sensory inputs, but they may also be generated independently of them. Acute pains evoked by brief noxious inputs have been meticulously investigated by neuroscientists, and their sensory transmission mechanisms are generally well understood. In contrast, chronic pain syndromes, which are often characterized by severe pain associated with little or no discernible injury or pathology, remain a mystery. Furthermore, chronic psychological or physical stress is often associated with chronic pain, but the relationship is poorly understood. The neuromatrix theory of pain provides a new conceptual framework to examine these problems. It proposes that the output patterns of the body-self neuromatrix activate perceptual, homeostatic, and behavioral programs after injury, pathology, or chronic stress. Pain, then, is produced by the output of a widely distributed neural network in the brain rather than directly by sensory input evoked by injury, inflammation, or other pathology. The neuromatrix, which is genetically determined and modified by sensory experience, is the primary mechanism that generates the neural pattern that produces pain. Its output pattern is determined by multiple influences, of which the somatic sensory input is only a part, that converge on the neuromatrix.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».