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Enregistrement W2163869320 · doi:10.5539/gjhs.v4n5p120

Decreasing Anxiety in Stutterers through the Association between “Purpose in Life/Ikigai” and Emotions

2012· article· en· W2163869320 sur OpenAlexvenueno aff
Riichiro Ishida

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyStutteringPsychologyPleasureAssociation (psychology)DopamineSerotoninPrefrontal cortexClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychotherapistNeurosciencePsychiatryMedicineInternal medicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human prefrontal lobe is more evolved than those of other mammals. As such, every person has an innate need to establish a meaningful life, often referred to as "Purpose in life (PIL)/ikigai", using the functioning of their prefrontal lobes. PIL/ikigai psychologically, and the prefrontal lobe physiologically, have common functions such as ambition, regulating emotion, and integrating psychological events. PIL/ikigai contributes to a decrease in anxiety influenced by a need for approval from others and stimulates pleasure and comfort, which may be related to the well-balanced secretion of neurotransmitters such as serotonin, dopamine, and ?-endorphin. Thus, a stutterer feels stress, i.e., anxiety, caused by perceived failure when engaging in conversations with others, which may be related to an imbalanced secretion of serotonin and dopamine. Therefore, previous work has suggested that PIL/ikigai may decrease anxiety in stutterers by decreasing the symptoms associated with stuttering.

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)0,004
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,365 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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