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Enregistrement W4413702836 · doi:10.61373/pp025k.0029

Harriet de Wit: What can we learn about behavior and brain processes by studying psychoactive drugs in humans? How can we harmonize behavioral research in humans and nonhuman species?

2025· article· en· W4413702836 sur OpenAlexaboutno aff
Harriet de Wit

Notice bibliographique

RevuePsychedelics. · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuroscienceCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professor Harriet de Wit, a pioneering researcher in psychoactive drugs at the University of Chicago, shares her remarkable 45-year scientific journey in this illuminating Genomic Press Interview. As Director of the Human Behavioral Pharmacology Laboratory and recipient of prestigious honors including the 2019 European Behavioral Pharmacology Society Distinguished Investigator Award, Dr. de Wit has revolutionized our understanding of how drugs like MDMA and LSD affect human behavior and consciousness. Her groundbreaking research, continuously funded by the National Institutes of Health for over 42 years—an extraordinary achievement in scientific excellence—has revealed crucial insights into the therapeutic potential of psychedelics and their effects on social connection, empathy, and neural function. Most recently, her laboratory demonstrated that MDMA enhances feelings of social connectedness during interpersonal interactions, findings that have profound implications for PTSD treatment and psychotherapy. As the expert consulted by renowned authors like Michael Pollan to understand psychedelic neuroscience, Dr. de Wit bridges the critical gap between animal research and human studies, using pioneering methodologies to translate behavioral observations across species. Her innovative work on microdosing, place preference procedures, and drug-induced neural actions has established new paradigms in addiction science and psychiatric treatment. She served as Field Editor for Psychopharmacology and Deputy Editor for Alcoholism: Clinical and Experimental Research for many years. Throughout her career, Dr. de Wit mentored numerous post-doctoral fellows and graduate students. Her life's work has been defined by curiosity, patience, and scientific rigor, first acquired as a graduate student from her advisor, Jane Stewart, at Concordia University. From her roots in Canada, Dr. de Wit went on to become one of the world's foremost authorities on psychopharmacology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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