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Enregistrement W2805340190 · doi:10.1111/nyas.13868

Neuroimaging, neuromodulation, and population health: the neuroscience of chronic disease prevention

2018· review· en· W2805340190 sur OpenAlexafffund
Peter A. Hall, Warren K. Bickel, Kirk I. Erickson, Dylan D. Wagner

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institute on Drug AbuseSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Institute of Development Administration
Mots-clésModerationPsychologyNeuromodulationNeuroimagingDiseasePopulationNeuroscienceMedicineDevelopmental psychologySocial psychologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preventable chronic diseases are the leading cause of death in the majority of countries throughout the world, and this trend will continue for the foreseeable future. The potential to offset the social, economic, and personal burdens associated with such conditions depends on our ability to influence people's thought processes, decisions, and behaviors, all of which can be understood with reference to the brain itself. Within the health neuroscience framework, the brain can be viewed as a predictor, mediator, moderator, or outcome in relation to health-related phenomena. This review explores examples of each of these, with specific reference to the primary prevention (i.e., prevention of initial onset) of chronic diseases. Within the topic of primary prevention, we touch on several cross-cutting themes (persuasive communications, delay discounting of rewards, and self-control), and place a special focus on obesity as a disorder influenced by both eating behavior and exercise habits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,227 · 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
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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