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Enregistrement W2162305271 · doi:10.1111/j.1530-0277.2006.00035.x

Multidisciplinary Perspectives on Impaired Control over Substance Use

2006· article· en· W2162305271 sur OpenAlexaff
Christopher S. Martin, Mark T. Fillmore, Tammy Chung, Craig Easdon, Klaus A. Miczek

Notice bibliographique

RevueAlcoholism Clinical and Experimental Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésConstruct (python library)Multidisciplinary approachPsychologyControl (management)Substance useMedicineClinical psychologyComputer scienceSociologyArtificial intelligenceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the proceedings of a symposium held at the June 2005 meeting of the Research Society on Alcoholism in Santa Barbara, California. Impaired control over substance use has long been considered a central feature of alcohol and drug dependence. However, much remains to be learned about the nature of impaired control, the mechanisms by which acute and chronic substance use can lead to impaired control, and how this construct is best assessed in the laboratory and the clinic. The goal of this symposium was to describe current perspectives on impaired control over alcohol and drug use from diverse research areas, to promote future multidisciplinary work in this area. Four speakers described their work on impaired control using human clinical samples (Dr. Chung), animal models (Dr. Miczek), experimental laboratory paradigms in humans (Dr. Fillmore), and neuroimaging studies (Dr. Easdon). Taken together, the talks highlighted the heterogeneous nature of constructs such as impaired inhibitory control, and patterns of impulsive and compulsive substance use. Future clinical and experimental research should attempt to carefully define and measure particular aspects of impaired control and to seek insights from other disciplines.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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