MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017496770 · doi:10.1037//1064-1297.8.3.276

Pavlovian psychopharmacology: The associative basis of tolerance.

2000· review· en· W2017496770 sur OpenAlexaff
Shepard Siegel, Marco A. S. Baptista, Joseph A. Kim, Robert V. McDonald, Lorraine Weise-Kelly

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Psychopharmacology · 2000
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopharmacologyDrugDrug withdrawalClassical conditioningNeurosciencePsychologyDrug toleranceMedicineConditioningPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pavlovian conditioning analysis of drug tolerance emphasizes that cues present at the time of drug administration become associated with drug-induced disturbances. These disturbances elicit unconditional responses that compensate for the pharmacological perturbation. The drug-compensatory responses eventually come to be elicited by drug-paired cues. These conditional compensatory responses (CCRs) mediate tolerance by counteracting the drug effect when the drug is administered in the presence of cues previously paired with the drug. If the usual predrug cues are presented in the absence the drug, the unopposed CCRs are evident as withdrawal symptoms. Recent findings elucidate intercellular and intracellular events mediating CCRs and indicate the importance of internal stimuli (pharmacological cues and interoceptive cues inherent in self-administration) to the acquisition of drug tolerance and the expression of withdrawal symptoms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExperimental and Clinical PsychopharmacologyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207