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Enregistrement W2122452020 · doi:10.1177/2167702614537627

How Affective Science Can Inform Clinical Science

2014· article· en· W2122452020 sur OpenAlexaff
Jessica L. Tracy, E. David Klonsky, Greg Hajcak

Notice bibliographique

RevueClinical Psychological Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyPsychologyConstruct (python library)Field (mathematics)Affective scienceCognitive scienceCognitive psychologyClinical psychologyEmotion workComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The construct of emotion dysregulation has been used to describe and explain diverse psychopathologies. Although this is intuitively appealing and sensible, the application of emotion reactivity and regulation to the study of psychopathology has, to a large extent, proceeded independently from concepts and measures informed by affective science. Utilizing the innovative research approaches, measures, paradigms, and insights that have emerged in the burgeoning field of affective science holds substantial promise for emotion dysregulation theories of psychopathology. In this introduction to the special series on emotions and psychopathology, we review many of these advances, and highlight several broad methodological and conceptual issues that researchers seeking to continue this crosscutting work should bear in mind. We close with a brief review of the six articles that constitute the special series, noting how each exemplifies the pioneering methodological and substantive advances that are typical of the best work in this new interdisciplinary field.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0030,037
Communication savante0,0140,020
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0070,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,395
Tête enseignante GPT0,648
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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