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Enregistrement W3005882383 · doi:10.1002/hup.2725

Kava drinking in traditional settings: Towards understanding effects on cognitive function

2020· article· en· W3005882383 sur OpenAlexaff
S. Aporosa, Martin J. Atkins, Richard Brunton

Notice bibliographique

RevueHuman Psychopharmacology Clinical and Experimental · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plant Extracts Effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New Zealand
Mots-clésKavaTest (biology)CognitionPsychologyMedicinePsychiatryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Kava drinking is a tradition among Pacific Island people, although growing in popularity with other ethnicities. However, drinking substantial quantities of kava has raised concerns regarding physical manifestations of slow response and lack of precision in bodily control. These impairments can have significant consequences when after consuming large volumes of kava an individual makes a choice to drive. AIMS: The objective of this study was to measure selected cognitive functions following high traditionally consumed kava volumes (greater than 2,000 mg of kavalactones) aimed at identifying potential risks for kava drink-drivers. METHODS: The reaction and divided attention of 20 control participants was assessed against 20 active kava-drinking participants during and following a 6-hr kava session in a "naturalised" setting. Assessment measures were drawn from Vienna Test System-Traffic's test battery. RESULTS/OUTCOMES: Results showed no statistical significant difference between control and active participants at any measurement point over a 6-hr testing period regardless that the movements and speech of the active participants were observed to slow as the test session and kava consumption progressed. CONCLUSION: Inconsistencies between test results and observations during testing and by road policing officers demonstrate an urgent need for more research in this field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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