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Enregistrement W2077909752 · doi:10.1097/01.alc.0000153546.39946.ec

Neuroimaging of Rodent and Primate Models of Alcoholism: Initial Reports From the Integrative Neuroscience Initiative on Alcoholism

2005· article· en· W2077909752 sur OpenAlexaboutno aff
Edith V. Sullivan, Helen J.K. Sable, Wendy N. Strother, David P. Friedman, April T. Davenport, Heather Tillman-Smith, Robert Kraft, Christopher L. Wyatt, Kendall T. Szeliga, Nancy Buchheimer, James B. Daunais, Elfar Adalsteinsson, Adolf Pfefferbaum, Kathleen A. Grant

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésNeuroimagingNeurosciencePreclinical researchRodent modelPsychologyAlcohol dependenceMagnetic resonance imagingAnimal modelAlcohol abuseAlcohol use disorderFunctional magnetic resonance imagingMedicinePsychiatryAlcoholBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroimaging of animal models of alcoholism offers a unique path for translational research to the human condition. Animal models permit manipulation of variables that are uncontrollable in clinical, human investigation. This symposium, which took place at the annual meeting of the Research Society on Alcoholism in Vancouver, British Columbia, Canada, on June 29th, 2004, presented initial findings based on neuroimaging studies from the two centers of the Integrative Neuroscience Initiative on Alcoholism funded by the National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism. Effects of alcohol exposure were assessed with in vitro glucose metabolic imaging of rat brain, in vitro receptor imaging of monkey brain, in vivo magnetic resonance imaging of monkey brain, and in vivo magnetic resonance spectroscopic quantification of alcohol metabolism kinetics in rat brain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,183 · 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.

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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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