MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154571476 · doi:10.1007/s11229-021-03142-3

Pain and the field of affordances: an enactive approach to acute and chronic pain

2021· article· en· W3154571476 sur OpenAlexaff
Sabrina Coninx, Peter Stilwell

Notice bibliographique

RevueSynthese · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesRuhr-Universität BochumDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAffordanceReductionismChronic painField (mathematics)Action (physics)PsychologyProcess (computing)HeuristicCognitive sciencePsychotherapistCognitive psychologyComputer scienceEpistemologyArtificial intelligenceNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, the societal and personal impacts of pain, and the fact that we still lack an effective method of treatment, has motivated researchers from diverse disciplines to try to think in new ways about pain and its management. In this paper, we aim to develop an enactive approach to pain and the transition to chronicity. Two aspects are central to this project. First, the paper conceptualizes differences between acute and chronic pain, as well as the dynamic process of pain chronification, in terms of changes in the field of affordances. This is, in terms of the possibilities for action perceived by subjects in pain. As such, we aim to do justice to the lived experience of patients as well as the dynamic role of behavioral learning, neural reorganization, and socio-cultural practices in the generation and maintenance of pain. Second, we aim to show in which manners such an enactive approach may contribute to a comprehensive understanding of pain that avoids conceptual and methodological issues of reductionist and fragmented approaches. It proves particularly beneficial as a heuristic in pain therapy addressing the heterogenous yet dynamically intertwined aspects that may contribute to pain and its chronification.

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)0,004
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,046
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations72
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSyntheseMême sujetMental Health and PsychiatryTravaux en français237 207