Six Years of Research on the National Institute of Mental Health’s Research Domain Criteria (RDoC) Initiative: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Six years have passed since the National Institute of Mental Health (NIMH) in the United States launched the Research Domain Criteria (RDoC) initiative. The RDoC introduces a framework for research on the biology of mental illness that integrates research findings across multiple levels of information. The framework outlines constructs that represent specific quantifiable dimensions of behavior (e.g., responses to acute threat, cognitive control) and corresponding units of analysis that can be used to study the constructs, beginning at the levels of genes, molecules, cells, circuits and physiology, and moving up to behaviors and self-reports. In this systematic review, a literature search was conducted to synthesize empirical research published since the proposal of the framework that incorporated the RDoC. Forty-eight peer-reviewed scholarly articles met eligibility criteria for the review. Studies differed according to whether they analyzed RDoC constructs and units of analysis within vs. between clinically-diagnosed and non-psychiatric samples. The most commonly studied constructs were subsumed within the domains of Negative Valence Systems, Positive Valence Systems and Cognitive Systems, providing initial results which primarily connected genetics, brain circuits and physiology research findings with behavior and self-reports. Prospects for future research adopting the RDoC matrix and utilizing a dimensional approach to studying the biology of mental illness are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
score_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