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Enregistrement W2020996742 · doi:10.2147/sar.s56835

Evolutionary and neuropsychological perspectives on addictive behaviors and addictive substances: relevance to the "food addiction" construct

2014· review· en· W2020996742 sur OpenAlexaff
Caroline Davis

Notice bibliographique

RevueSubstance Abuse and Rehabilitation · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionContext (archaeology)MedicineNicotinePsychiatryPsychologyDevelopmental psychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been argued that food cannot be "addictive", unlike conventional drugs of abuse, because it is an essential part of life. In this paper, evidence is reviewed, largely from an evolutionary psychobiological perspective, that plant-based psychoactive drugs (such as those derived from the opium poppy and the coca leaf) and gambling-related behaviors were once adaptive for human health and survival in a similar manner as energy-based foods were for nourishment. "Evolutionary mismatch" viewpoints contend that certain behaviors were enhanced during the hunter-gatherer lifestyle - from which our genetic endowment had its origins - because they bestowed both survival and reproductive advantages to the species. However, in the context of advanced technology and other rapid environmental changes, these same behaviors have tended to become maladaptive and greatly overexpressed. Similar to the manufactured purification of psychotropic plant-based substances, the reward impact of processed and hyperpalatable foods, with their high levels of sugar, fat, and salt, is much increased from foods produced in nature. It is concluded therefore that what was once beneficial and necessary for our survival has been altered and ultraprocessed into edible products that may be disadvantageous and potentially addictive.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations103
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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