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Enregistrement W2063314147 · doi:10.1523/jneurosci.3231-13.2013

Pathological Choice: The Neuroscience of Gambling and Gambling Addiction

2013· review· en· W2063314147 sur OpenAlexafffund
Luke Clark, Bruno B. Averbeck, Doris Payer, Guillaume Sescousse, Catharine A. Winstanley, Gui Xue

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaParkinson Society CanadaNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCOntario Problem Gambling Research Centre
Mots-clésAddictionPsychologyBehavioral addictionNeuroscienceGambling disorderIrrationalityNeurochemistryBehavioral neuroscienceCognitive scienceNeurologyRationality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gambling is pertinent to neuroscience research for at least two reasons. First, gambling is a naturalistic and pervasive example of risky decision making, and thus gambling games can provide a paradigm for the investigation of human choice behavior and "irrationality." Second, excessive gambling involvement (i.e., pathological gambling) is currently conceptualized as a behavioral addiction, and research on this condition may provide insights into addictive mechanisms in the absence of exogenous drug effects. This article is a summary of topics covered in a Society for Neuroscience minisymposium, focusing on recent advances in understanding the neural basis of gambling behavior, including translational findings in rodents and nonhuman primates, which have begun to delineate neural circuitry and neurochemistry involved.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,424
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,071 · 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'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

Citations113
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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