Notice bibliographique
Résumé
Molecular neurobiological studies have yielded enormous amounts of valuable information about neuronal response mechanisms and their adaptive changes. However, in relation to addiction this information is of limited value because almost every cell function appears to be involved. Thus it tells us only that neurons adapt to 'addictive drugs' as they do to all sorts of other functional disturbances. This information may be of limited help in the development of potential auxiliary agents for treatment of addiction. However, a reductionist approach which attempts to analyse addiction at ever finer levels of structure and function, is inherently incapable of explaining what causes these mechanisms to be brought into play in some cases and not in others, or by self-administration of a drug but not by passive exposure. There is abundant evidence that psychological, social, economic and specific situational factors play important roles in initiating addiction, in addition to genetic and other biological factors. Therefore, if we hope to be able to make predictions at any but a statistical level, or to develop effective means of prevention, it is necessary to devise appropriate integrative approaches to the study of addiction, rather than pursue an ever-finer reductive approach which leads steadily farther away from the complex interaction of drug, user, environment and specific situations that characterizes the problem in humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,005 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».