Author Correction: Psilocybin microdosers demonstrate greater observed improvements in mood and mental health at one month relative to non-microdosing controls
Notice bibliographique
Résumé
Authors and Affiliations Department of Psychology, University of British Columbia, Kelowna, BC, Canada Joseph M. Rootman & Zach Walsh Quantified Citizen Technologies Inc., Vancouver, BC, Canada Maggie Kiraga, Kalin Harvey & Eesmyal Santos-Brault Department of Family Medicine, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada Pamela Kryskow Fungi Perfecti, LLC, MycoMedica Life Sciences, Olympia, WA, USA Paul Stamets Department of Neuropsychology and Psychopharmacology, Faculty of Psychology and Neuroscience, Maastricht University, Maastricht, The Netherlands Maggie Kiraga & Kim P. C. Kuypers Authors Joseph M. Rootman View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Maggie Kiraga View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Pamela Kryskow View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Kalin Harvey View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Paul Stamets View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Eesmyal Santos-Brault View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Kim P. C. Kuypers View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Zach Walsh View author publications You can also search for this author in PubMed Google Scholar Corresponding author Correspondence to Joseph M. Rootman .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,033 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».