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Enregistrement W2083307405 · doi:10.1177/1745691611409243

The Four-Loko Effect

2011· review· en· W2083307405 sur OpenAlexafffund
Shepard Siegel

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2011
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCaffeineContext (archaeology)DrugPsychologyAlcoholMedicinePharmacologyPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been recent reports of mass hospitalizations for alcohol intoxication following consumption of fruit-flavored, caffeinated, alcoholic drinks-especially concerning one brand in particular: Four Loko. Caffeine was quickly determined to be the culprit. In accordance with a directive by the Food and Drug Administration, caffeine was removed from Four Loko and similar beverages. However, the evidence that caffeine played a prominent role in widespread displays of intoxication is far from clear. Rather, it is likely that Four Loko-type drinks are especially effective as intoxicants because they provide alcohol in an unusual context. It has been known for many years that drug tolerance partially results from an association between drug-paired stimuli and the drug effect. When these stimuli are altered, the drug-experienced individual does not display the expected tolerant response to the drug-rather, an enhanced (i.e., nontolerant) response is seen. Four Loko and similar beverages may be especially effective intoxicants because they provide a very novel flavor context for alcohol. A recent announcement by the manufacturer of Four Loko suggests (either by design or happenstance) appreciation of the contribution of alcohol-associated cues to alcohol tolerance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,321 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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