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Enregistrement W2345730456 · doi:10.1037/cns0000056

Initial development of a brief behavioral economic assessment of alcohol demand.

2015· article· en· W2345730456 sur OpenAlexaff
Max M. Owens, Cara M. Murphy

Notice bibliographique

RevuePsychology of Consciousness Theory Research and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of Health
Mots-clésCravingTask (project management)Behavioral economicsPsychologyAlcoholMeasure (data warehouse)Alcohol use disorderCognitive psychologyComputer scienceEconomicsPsychiatryAddictionMicroeconomicsData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, and breakpoint), was investigated in a group of 84 heavy drinkers. Participants underwent a cue-reactivity paradigm that is established to increase both conscious craving and alcohol demand on traditional purchase tasks. All three indices of demand for alcohol measured using the abbreviated measure increased significantly in response to alcohol cues, analogous to what has been observed using a traditional purchase task. Additionally, the correlations between these indices and subjective craving were modest-to-moderate, as has been found in studies comparing craving to the indices derived from purchase tasks. These findings suggest that this abbreviated measure may be a useful and efficient way to capture important and distinct aspects of motivation for alcohol. If these results are confirmed, this measure may be able to help increase the portability of behavioral economic indices of demand into novel research and clinical contexts.

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)0,005
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,257
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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