Thinking beyond substances: The imprecision problem in behavioral addiction research and a necessary road map—Commentary on Grubbs and Boness (2025).
Notice bibliographique
Résumé
Comments on the article by J. B. Grubbs and C. L. Boness (see record 2025-66167-001). Grubbs and Boness provide a compelling critique for behavioral addiction (BA) research, particularly the uncritical application of substance use disorder (SUD) frameworks to excessive engagement in nonsubstance behaviors. We agree that borrowing SUD criteria might have led to conceptual and methodological shortcomings that hinder diagnostic precision, treatment approaches, and policy decisions. Expanding their critique, we suggest that unmapped heterogeneity-across individuals as well as different behaviors-represents a fundamental imprecision problem in BA research. Rather than forcing BAs into existing frameworks or abandoning addiction models entirely, we advocate for an integrative approach that carefully combines established addiction paradigms with behavior-specific insights. Critically, we emphasize the importance of distinguishing addiction from nonaddictive dysregulation driven by impulsivity, compulsivity, emotional dysregulation, or other mechanisms behind excessive and problematic engagement. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,058 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,038 |
| Communication savante | 0,011 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,056 | 0,098 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».