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Enregistrement W4225873179 · doi:10.3389/fpsyt.2022.763380

Integrating Evolutionary, Cultural, and Computational Psychiatry: A Multilevel Systemic Approach

2022· article· en· W4225873179 sur OpenAlexafffund
Axel Constant, Paul B. Badcock, Karl Friston, Laurence J. Kirmayer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilCanada First Research Excellence FundSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésPerspective (graphical)Frame (networking)Major depressive disorderPsychologyComputational modelComputer scienceCognitive scienceManagement scienceData sciencePsychiatryArtificial intelligenceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an integrative perspective on evolutionary, cultural and computational approaches to psychiatry. These three approaches attempt to frame mental disorders as multiscale entities and offer modes of explanations and modeling strategies that can inform clinical practice. Although each of these perspectives involves systemic thinking, each is limited in its ability to address the complex developmental trajectories and larger social systemic interactions that lead to mental disorders. Inspired by computational modeling in theoretical biology, this paper aims to integrate the modes of explanation offered by evolutionary, cultural and computational psychiatry in a multilevel systemic perspective. We apply the resulting Evolutionary, Cultural and Computational (ECC) model to Major Depressive Disorder (MDD) to illustrate how this integrative approach can guide research and practice in psychiatry.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,322 · 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 tête enseignante, 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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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