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Enregistrement W2125713202 · doi:10.1111/spc3.12138

Am I My Genes? Perceived Genetic Etiology, Intrapersonal Processes, and Health

2014· article· en· W2125713202 sur OpenAlexaff
Benjamin Y. Cheung, Ilan Dar‐Nimrod, Karen Gonsalkorale

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthAustralian Research Council
Mots-clésIntrapersonal communicationPopularityPsychologyEssentialismCertaintySocial psychologyIdentity (music)Domain (mathematical analysis)Interpersonal communicationDevelopmental psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the increasing popularity and affordability of DNA sequencing through direct‐to‐consumer DNA sequencing services, it has become apparent that researchers need to understand how the results of sequencing one's DNA affects consumers psychologically and behaviorally. In this paper, the authors discuss several intrapersonal processes that may impact how learning about our own genetic predispositions affects us. In particular, this paper sets out to identify the interplay between three relevant perspectives: genetic essentialist biases, perceived identity, and need for certainty. These interrelated perspectives and the empirical research that supports relevant underlying predictions provide a useful basis from which researchers can further identify testable hypotheses on these intrapersonal perceived genetics effects. Such research has potential far‐reaching implications, not the least of which are in the health domain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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