MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391537440 · doi:10.3389/fpsyt.2024.1217102

Keeping the promise: a critique of the current state of microdosing research

2024· review· en· W4391537440 sur OpenAlexaff
Rotem Petranker, Thomas Anderson, Emily C. Fewster, Youval Aberman, Marik Hazan, Michael S. Gaffrey, Paul Seli

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicineEngineering ethicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The practice of taking small, sub-hallucinogenic doses of psychedelics, known as microdosing, has exploded in popularity over the last decade. Users claim benefits ranging from improved mood and enhanced creativity to an increased sense of meaning and connectedness in life. While research on microdosing is still lagging behind the shift in public opinion, several papers have been published in the last five years which attempted to assess the effects of microdosing. Methods: This review paper aimed to critically analyze the research practices used in the recent wave of microdosing research: We reviewed 15 papers published before the closing date of this review in March 2022. Results: Our review concludes that it is premature to draw any conclusions about the efficacy or safety of microdosing since the research quality cannot be considered confirmatory. Discussion: We propose some potential causes for the current state of the literature and some suggestions for how these causes may be ameliorated.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,382 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychiatryMême sujetPsychedelics and Drug StudiesTravaux en français237 207