Enregistrement W2594888548 · doi:10.1016/j.jaac.2017.02.009

Impact of a Common Genetic Variation Associated With Putamen Volume on Neural Mechanisms of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder

2017· article· en· W2594888548 sur OpenAlexafffund

Bing Xu, Tianye Jia, Christine Macare, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Uli Bromberg, Christian Büchel, Anna Cattrell, Patricia Conrod, Herta Flor, Vincent Frouin, Jürgen Gallinat, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Bernd Ittermann, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann, Sylvane Desrivières, Gareth J. Barker, Erin Burke Quinlan, Éric Artiges, Hervé Lemaître, Nora C. Vetter, Sarah Jurk, Eva Mennigen

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry · 2017

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder

Établissements canadiensUniversity of TorontoBaycrest HospitalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine

Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversität MannheimCilagForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdMedizinische Universität WienMedical Research CouncilUniversität WienUniversity of TorontoSvenska Forskningsrådet FormasTrinity College DublinDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity College DublinEuropean CommissionTechnische Universität DresdenBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaKing's College London

Mots-clésPutamenAttention deficit hyperactivity disorderPsychologyAnticipation (artificial intelligence)Functional magnetic resonance imagingPopulationNeuroscienceMedicineClinical psychology

DOI10.1016/j.jaac.2017.02.009

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008

Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,002
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,002
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,002	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,006	0,000

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 Opus0,016

Tête enseignante GPT0,313

Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations22

Publié2017

Routes d'admission2

Résumé présentnon

Télécharger la notice (JSON)Signaler un problème avec cette notice

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Academy of Child & Adolescent Psychiatry→Même sujetAttention Deficit Hyperactivity Disorder→Travaux en français237 207→