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Enregistrement W4400861694 · doi:10.58445/rars.1335

What Factors Would Cause Mood Disorders and Schizophrenia and How Do These Diagnoses Impact Behavior and Brain Structure in Teenagers?

2024· preprint· en· W4400861694 sur OpenAlexaff
Qingge Xia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensEarl Haig Secondary School
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchizophrenia (object-oriented programming)MoodMood disordersPsychologyMedical diagnosisPsychiatryClinical psychologyMedicineAnxietyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depression and anxiety are common mental health conditions that can significantly impact one's life, especially during the teenage years when individuals become more aware of their mental health.Anxiety disorders can be triggered by a range of life experiences, including traumatic events.There are various types of anxiety disorders, such as Generalized Anxiety Disorder, Panic Disorder, and Social Anxiety Disorder, each with its distinct symptoms and traits.Major Depressive Disorder is the most common type of depression associated with significant personal suffering and physical and mental disability.Previous research has identified specific areas of the brain that are relevant in cases of schizophrenia, which are commonly observed in family studies.These mental disorders can be observed using MRI studies.Teenagers worldwide experience stress in various aspects of their lives, examples would be academic pressure, social challenges, and family conflicts which can all have impacts on mental health.Similarly, screen time and COVID-19 are environmental factors that can impact an individual's physical and mental health.Overall, this paper reviewed the changes in brain structure in teenagers who are diagnosed with anxiety, depression, and schizophrenia and the impact of their diagnosis on daily life.As research in the fields of psychology and neuroscience continues to advance, new data is likely to emerge, further enhancing our understanding of these mental disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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