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Enregistrement W4285087819 · doi:10.31234/osf.io/ydu3h

Pattern Breaking: A Complex Systems Approach to Psychedelic Medicine

2022· preprint· en· W4285087819 sur OpenAlexaff
Inês Hipólito, Jonas Mago, Fernando E. Rosas, Robin Carhart‐Harris

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPerspective (graphical)Set (abstract data type)PsychotherapistCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has demonstrated the potential of psychedelic therapy for mental healthcare. However, the psychological experience underlying its therapeutic effects remain poorlyunderstood. This paper proposes a framework that suggests psychedelics act as destabilisers,both psychologically and neurophysiologically. Drawing on the "entropic brain" hypothesisand the "RElaxed Beliefs Under pSychedelics" (REBUS) model, this paper focuses onthe richness of psychological experience. Through a complex systems theory perspective,we suggest that psychedelics destabilize fixed points or attractors, breaking reinforced patternsof thinking and behaving. Our approach explains how psychedelic-induced increases inbrain entropy destabilize neurophysiological set-points and leads to new conceptualizationsof psychedelic psychotherapy. These insights have important implications for risk mitigationand treatment optimization in psychedelic medicine, both during the peak psychedelicexperience and during the sub-acute period of potential recovery

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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