Microdosing as a response to the meaning crisis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of psychedelic substances like LSD and magic mushrooms in research and to treat mental health conditions has been increasing in the last decade. In particular, the practice of microdosing – using sub-hallucinogenic amounts of psychedelics – has been increasing (Anderson et al., 2019), but large-scale systemic qualitative analyses are still scant.Aims: This study attempted to recognize emergent themes in qualitative reports regarding the experience of microdosing so as to enrich the theoretical landscape in psychedelics research and propose future research directions for both basic and clinical research.Methods: This study used qualitative analysis to analyze free-text responses from individuals who participated in an online survey disseminated on various social media platforms. Participants had reported microdosing at least once in the past year.Results: Data from 118 informative responses suggested four main emergent themes: reasons for microdosing, the practice of microdosing, outcomes linked to microdosing, and meta-commentary about microdosing. Participants mostly reported microdosing for clinical reasons and to improve productivity, and mentioned that the practice is often challenging due to unknown optimal dosing regimen. The outcomes of microdosing varied widely between strong endorsement of the practice and disappointment at the lack of effect. Meta-commentary included warning against overexcitement with the practice. We couch our findings in meaning-making theory and propose that, even at low doses, psychedelic substances can provide a sense of meaning currently lacking in Western culture.Conclusion: Our results suggest that there many of the reported benefits occur regardless of motivation to microdose and are likely due to the enhanced psychological flexibility and sense of connectedness made possible due to the use of psychedelics. Double-blind, placebo controlled experiments are required in order to substantiate these reports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».