Commentary on: Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research
Notice bibliographique
Résumé
This commentary supports the argument that there is an increasing tendency to subsume a range of excessive daily behaviors under the rubric of non-substance related behavioral addictions. The concept of behavioral addictions gained momentum in the 1990s with the recent reclassification of pathological gambling as a non-substance behavioral addiction in DSM-5 accelerating this process. The propensity to label a host of normal behaviors carried out to excess as pathological based simply on phenomenological similarities to addictive disorders will ultimately undermine the credibility of behavioral addiction as a valid construct. From a scientific perspective, anecdotal observation followed by the subsequent modification of the wording of existing substance dependence diagnostic criteria, and then searching for biopsychosocial correlates to justify classifying an excessive behavior resulting in harm as an addiction falls far short of accepted taxonomic standards. The differentiation of normal from non-substance addictive behaviors ought to be grounded in sound conceptual, theoretical and empirical methodologies. There are other more parsimonious explanations accounting for such behaviors. Consideration needs to be given to excluding the possibility that excessive behaviors are due to situational environmental/social factors, or symptomatic of an existing affective disorder such as depression or personality traits characteristic of cluster B personalities (namely, impulsivity) rather than the advocating for the establishment of new disorders.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,049 | 0,061 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».