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Enregistrement W2063481140 · doi:10.1037/per0000100

Rapid-response impulsivity: Definitions, measurement issues, and clinical implications.

2015· review· en· W2063481140 sur OpenAlexaff
Kristen R. Hamilton, Andrew K. Littlefield, Noelle C. Anastasio, Kathryn A. Cunningham, Latham H. Fink, Victoria C. Wing, Charles W. Mathias, Scott D. Lane, Christian G. Schütz, Alan C. Swann, Carl W. Lejuez, Luke Clark, F. Gerard Moeller, Marc N. Potenza

Notice bibliographique

RevuePersonality Disorders Theory Research and Treatment · 2015
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthState of Connecticut Department of Mental Health and Addiction ServicesNational Center for Responsible Gaming
Mots-clésImpulsivityPsychologyContext (archaeology)Action (physics)Task (project management)Consistency (knowledge bases)Reliability (semiconductor)PersonalityCognitive psychologyApplied psychologyClinical psychologySocial psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impulsivity is a multifaceted construct that is a core feature of multiple psychiatric conditions and personality disorders. However, progress in understanding and treating impulsivity is limited by a lack of precision and consistency in its definition and assessment. Rapid-response impulsivity (RRI) represents a tendency toward immediate action that occurs with diminished forethought and is out of context with the present demands of the environment. Experts from the International Society for Research on Impulsivity (InSRI) met to discuss and evaluate RRI measures in terms of reliability, sensitivity, and validity, with the goal of helping researchers and clinicians make informed decisions about the use and interpretation of findings from RRI measures. Their recommendations are described in this article. Commonly used clinical and preclinical RRI tasks are described, and considerations are provided to guide task selection. Tasks measuring two conceptually and neurobiologically distinct types of RRI, "refraining from action initiation" (RAI) and "stopping an ongoing action" (SOA) are described. RAI and SOA tasks capture distinct aspects of RRI that may relate to distinct clinical outcomes. The InSRI group recommends that (a) selection of RRI measures should be informed by careful consideration of the strengths, limitations, and practical considerations of the available measures; (b) researchers use both RAI and SOA tasks in RRI studies to allow for direct comparison of RRI types and examination of their associations with clinically relevant measures; and (c) similar considerations be made for human and nonhuman studies in an effort to harmonize and integrate preclinical and clinical research.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,689
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,087 · 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

Citations159
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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