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Enregistrement W2074050833 · doi:10.1371/journal.pone.0028370

The Dopamine Augmenter L-DOPA Does Not Affect Positive Mood in Healthy Human Volunteers

2012· article· en· W2074050833 sur OpenAlexafffund
John Liggins, Robert O. Pihl, Chawki Benkelfat, Marco Leyton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésDopamineNeurotransmissionNeurotransmitterMoodLevodopaAffect (linguistics)NeuroscienceAnimal studiesPsychologyMedicinePharmacologyEndocrinologyInternal medicineParkinson's diseasePsychiatryDiseaseCentral nervous systemReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dopamine neurotransmission influences approach toward rewards and reward-related cues. The best cited interpretation of this effect proposes that dopamine mediates the pleasure that commonly accompanies reward. This hypothesis has received support in some animal models and a few studies in humans. However, direct assessments of the effect of transiently increasing dopamine neurotransmission have been largely limited to the use of psychostimulant drugs, which elevate brain levels of multiple neurotransmitters in addition to dopamine. In the present study we tested the effect of more selectively elevating dopamine neurotransmission, as produced by administration of the immediate dopamine precursor, L-DOPA (0, 100/25, 200/50 mg, Sinemet), in healthy human volunteers. Neither dose altered positive mood. The results suggest that dopamine neurotransmission does not directly influence positive mood in humans.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 GPT0,297
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations57
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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