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Enregistrement W2035960478 · doi:10.1037/abn0000041

Stress sensitivity and stress sensitization in psychopathology: An introduction to the special section.

2015· article· en· W2035960478 sur OpenAlexaff
Kate L. Harkness, Elizabeth P. Hayden, Nestor L. Lopez‐Duran

Notice bibliographique

RevueJournal of Abnormal Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyStressorSensitizationPsychologyStress (linguistics)Developmental psychologyClinical psychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this special section is to examine the mechanisms of enhanced sensitivity and sensitization to stress as they influence the etiology and pathophysiology of psychopathology. The 12 articles in the section focus on some of the most crucial and unanswered questions regarding the underlying mechanisms and functional consequences of stress sensitivity and stress sensitization in psychopathology. They address the constructs of stress sensitivity and stress sensitization using state-of-the-art, and often novel, methodologies. The special section also focuses on an important terminological distinction between two related but distinct stress mechanisms that are often conflated. Individuals who are sensitive to stress possess this characteristic as a putative trait that develops through genetically mediated transactional relations between temperamental characteristics and the early contextual environment. In contrast, individuals who are sensitized to stress become so over time through repeated exposure to external, as well as endogenous, stressors. Enhanced stress sensitivity and sensitization have been included in conceptual models of psychopathology. Yet, the specific mechanisms by which these stress processes impact the onset and course of psychiatric disorders are not fully understood. These articles focus on several mechanistic accounts of stress sensitivity and sensitization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,357 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations89
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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