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Enregistrement W2957962907 · doi:10.1016/j.neubiorev.2019.07.006

Is (poly-) substance use associated with impaired inhibitory control? A mega-analysis controlling for confounders

2019· review· en· W2957962907 sur OpenAlexaff
Yang Liu, Wery P. M. van den Wildenberg, Ysanne de Graaf, Susan L. Ames, Alex Baldacchino, Ragnhild Bø, Fernando Cadaveira, Salvatore Campanella, Paul Christiansen, Eric D. Claus, Lorenza S. Colzato, Francesca M. Filbey, John J. Foxe, Hugh Garavan, Christian S. Hendershot, Robert Hester, Jennifer M. Jester, Hollis C. Karoly, Anja Kräplin, Fanny Kreusch, Nils Inge Landrø, Marianne Littel, Sabine Loeber, Edythe D. London, Eduardo López‐Caneda, Dan I. Lubman, Maartje Luijten, Cécile A. Marczinski, Jane Metrik, Catharine Montgomery, Harilaos Papachristou, Su Mi Park, Andres L. Paz, Géraldine Petit, James J. Prisciandaro, Boris B. Quednow, Lara A. Ray, Carl Roberts, Gloria Roberts, Michiel B. de Ruiter, Claudia I. Rupp, Vaughn R. Steele, Delin Sun, Michael Takagi, Susan F. Tapert, Ruth J. van Holst, Antonio Verdejo‐García, Matthias Vonmoos, Marcin Wojnar, Yuan‐Wei Yao, Murat Yücel, Martin Zack, Robert A. Zucker, Hilde M. Huizenga, Reínout W. Wiers

Notice bibliographique

RevueNeuroscience & Biobehavioral Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseMedical Research CouncilChina Scholarship CouncilNational Health and Medical Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversiteit van Amsterdam
Mots-clésCannabisDemographicsPolysubstance dependenceSubstance useConfoundingPsychologyResponse inhibitionClinical psychologyMedicinePsychiatryCognitionDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,111 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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