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Enregistrement W2307331988 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199973965.013.3

The Evolution of Depressive Phenotypes

2016· reference-entry· en· W2307331988 sur OpenAlexaff
Paul W. Andrews, Zachary Durisko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereference-entry
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelancholiaDepression (economics)PhenotypePsychologyCognitionStarvationEvolutionary psychologyMelancholic depressionPerspective (graphical)Evolutionary biologyNeuroscienceCognitive psychologyBiologyGeneticsGeneSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression is a heterogeneous collection of phenotypes sharing partially overlapping genes, neurobiology, and symptoms. This chapter applies an evolutionary perspective to the distinct etiologies and functions of three reliably identified depressive phenotypes: sickness behavior, starvation depression, and melancholia (i.e., depression with melancholic features). Infection and food shortage are evolutionarily ancient problems, and so sickness behavior and starvation depression probably evolved first. Melancholia probably evolved more recently and shows signs of an evolutionary design for a cognitive function. More specifically, evidence suggests that melancholia is an adaptation for promoting analytical reasoning, and probably evolved as an adaptive response to complex problems involving resource management or conflicts with close social partners. These depressive phenotypes, although distinct, are functionally similar, which explains the overlapping genetics, neurobiology, and symptomatology. In all three, depressive symptoms help the body coordinate the reallocation of limited energy resources in response to persistent threats.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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