The Alcohol Hangover Research Group Consensus Statement on Best Practice in Alcohol Hangover Research
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol-induced hangover, defined by a series of symptoms, is the most commonly reported consequence of excessive alcohol consumption. Alcohol hangovers contribute to workplace absenteeism, impaired job performance, reduced productivity, poor academic achievement, and may compromise potentially dangerous daily activities such as driving a car or operating heavy machinery. These socioeconomic consequences and health risks of alcohol hangover are much higher when compared to various common diseases and other health risk factors. Nevertheless, unlike alcohol intoxication the hangover has received very little scientific attention and studies have often yielded inconclusive results. Systematic research is important to increase our knowledge on alcohol hangover and its consequences. This consensus paper of the Alcohol Hangover Research Group discusses methodological issues that should be taken into account when performing future alcohol hangover research. Future research should aim to (1) further determine the pathology of alcohol hangover, (2) examine the role of genetics, (3) determine the economic costs of alcohol hangover, (4) examine sex and age differences, (5) develop common research tools and methodologies to study hangover effects, (6) focus on factor that aggravate hangover severity (e.g., congeners), and (7) develop effective hangover remedies.
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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 | 0,271 | 0,359 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».