Enregistrement W2972774824 · doi:10.1016/j.addbeh.2019.106130

Hierarchical associations of alcohol use disorder symptoms in late adolescence with markers during early adolescence

2019· article· en· W2972774824 sur OpenAlexaff

Simone Kühn, Nina Lisofsky, Tobias Banaschewski, Gareth J. Barker, Arun L.W. Bokde, Uli Bromberg, Christian Büchel, Rüdiger Brühl, Erin Burke Quinlan, Sylvane Desrivières, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Penny Gowland, Andreas Heinz, Bernd Ittermann, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Tomáš Paus, Luise Poustka, Juliane H. Fröhner, Michael N. Smolka, Henrik Walter, Robert Whelan, Günter Schumann, Jürgen Gallinat

Notice bibliographique

RevueAddictive Behaviors · 2019

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes

Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto

Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringMedical Research CouncilNational Institute of Mental HealthVetenskapsrådetFondation pour la Recherche MédicaleSvenska Forskningsrådet FormasInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesEli Lilly and CompanyScience Foundation IrelandEuropean CommissionFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchSouth London and Maudsley NHS Foundation TrustHorizon 2020 Framework ProgrammeKing’s College LondonDeutsche ForschungsgemeinschaftKing's College London

Mots-clésAlcohol Use Disorders Identification TestPsychologyPsychological interventionPersonalityClinical psychologyTemperament and Character InventoryDevelopmental psychologyTemperamentPsychiatryPoison controlMedicineInjury preventionSocial psychology

DOI10.1016/j.addbeh.2019.106130

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)0,007

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 enseignants0,023

Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,007
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,000	0,001
Bibliométrie	0,002	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,002	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 Opus0,014

Tête enseignante GPT0,266

Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations7

Publié2019

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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