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Enregistrement W4399404691 · doi:10.1051/shsconf/202419303010

A General Overview on How Brain Mechanisms, Environmental Factors, and Personality Traits Affect the Development of Drug Addiction and Substance Abuse

2024· article· en· W4399404691 sur OpenAlexaff
Meizhu Jiang

Notice bibliographique

RevueSHS Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)AddictionPsychologySubstance abuseBig Five personality traitsPersonalitySubstance useDrugClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is currently recognized that drug addiction is a brain disease brought on by substance usage, which modifies the biochemistry and structure of the brain and has multifaceted behavioral repercussions on those who abuse drugs. This article aims to discuss the biological, environmental, and personality factors that contribute to drug addiction by overviewing the brain mechanisms behind initial motivation and subsequent reinforcement of persistent drug use, as well as how environmental variables and personal traits affect individuals experimenting with drugs. Early drug addiction can be attributed to an innate reward circuit called the mesolimbic pathway. While subsequence craving is sustained by synaptic plasticity in the mesocorticolimbic dopamine system. Trauma histories, social norms and social networks, and early drug exposure due to family members' experiences with drug use can all serve as triggers for drug use. However, under specific conditions, some of these variables can also have the reverse effect, averting substance usage in the first place. Studies have found a correlation between drug abuse and personality disorders, and there are shared characteristics in the personalities of addicts, it is still impractical to say for sure whether a particular personality disorder is a root cause of drug addiction, and more research needs to be done.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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