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Enregistrement W224550253 · doi:10.1017/cbo9780511777042

The Impact of Early Life Trauma on Health and Disease

2010· book· en· W224550253 sur OpenAlexaff
Ruth A. Lanius, Jon G. Allen, Vincent J. Felitti, Martin J. Dorahy, Karestan C. Koenen, Constance J. Dalenberg, Amit Goldenberg Nathan Szajnberg, Alexander C. McFarlane, J.M. Bureau, Bessel A. van der Kolk, Julián D. Ford, Alicia F. Lieberman, Gal Richter‐Levin, Martin H. Teicher, Michael D. De Bellis, Philip A. Fisher, Allan N. Schore, Skelton Kelly, Jamie L. LaPrairie, J. Douglas Bremner, Schmahl Christian, Ozbay Fatih

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2010
Typebook
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyNeuropsychologyReading (process)Mental healthPsychologyPsychiatryMedicineDiseaseClinical psychologyPsychotherapistCognitionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is now ample evidence from the preclinical and clinical fields that early life trauma has both dramatic and long-lasting effects on neurobiological systems and functions that are involved in different forms of psychopathology as well as on health in general. To date, a comprehensive review of the recent research on the effects of early and later life trauma is lacking. This book fills an obvious gap in academic and clinical literature by providing reviews which summarize and synthesize these findings. Topics considered and discussed include the possible biological and neuropsychological effects of trauma at different epochs and their effect on health. This book will be essential reading for psychiatrists, clinical psychologists, mental health professionals, social workers, pediatricians and specialists in child development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations164
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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