Midbrain Mutiny: The Picoeconomics and Neuroeconomics of Disordered Gambling
Notice bibliographique
Résumé
Disordered gambling has been on the radar of researchers and clinicians for decades. It gained acceptance as a diagnostic entity approximately 30 years ago with the publication of DSM–III (American Psychiatric Association, 1980). However, from this reviewer’s perspective, the condition of disordered gambling has long been underappreciated with respect to the prevalence of the disorder or the level of devastation with which it is associated. Several factors most likely underlie the increased interest in the condition. First, with the advent of online gambling and easier access to land-based gambling venues in many countries, more people are affected by the disorder. Second, a growing appreciation for the existence of behavioral addictions has emerged amongst researchers, clinicians, and laypeople. Third, the advent of technologies that enable researchers and clinicians to characterize brain structure (e.g., magnetic resonance imaging, or MRI) and function (e.g., fluorodeoxyglucose positron emission tomography, or FDG–PET) have spurred an interest in the study of addiction. Finally, as the field of neuroeconomics has gained traction in the scientific community as a legitimate area of study, there has been increased interest in the related phenomenon of disordered gambling.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».