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Enregistrement W2121246299 · doi:10.1002/cpp.303

Intrusions and inferences in obsessive compulsive disorder

2002· article· en· W2121246299 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology & Psychotherapy · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferencePsychologyAnxietyIntrusionObsessive compulsiveCognitive psychologyClinical psychologyArtificial intelligencePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article compares two models about the nature of obsessional intrusions: one, that they are just ‘normal thoughts’ whose obsessional significance derives from their appraisal; the other, that they are specific inferences about thoughts and things, which form conditional premises and are part of the obsessional reasoning. Support for the first model comes from questionnaire studies showing that the content of obsessional intrusions is similar or even identical to intrusions in non‐obsessional people. Also there is growing clinical evidence that addressing the appraisals made about the intrusions rather than the content of the intrusions alleviates OCD symptoms. However, regarding the second model, intrusions tend to be thematic; they do explicitly take the form of an ‘inference’ (X may occur) whose development can be traced to inductive logic; ‘intrusions’ can be modified by changing inference processes, and such modification alone can reduce OCD‐related anxiety. It is proposed that both primary inference and secondary appraisal may form two separate parts of the same evaluative sequence, and both should be targeted in treatment. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,355 · 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