sj-docx-1-cpa-10.1177_07067437241255104 - Supplemental material for Effects of Trauma Cue Exposure and Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) on Affect and Cannabis Craving in Cannabis Users With Trauma Histories: Use of Expressive Writing as an Online Cue-Reactivity Paradigm: Effets de l'exposition aux signaux traumatiques et du SSPT sur l'affect et le besoin de cannabis chez les consommateurs de cannabis ayant des antécédents de traumatismes : utilisation de l'écriture expressive comme paradigme de réactivité en ligne
Notice bibliographique
Résumé
Supplemental material, sj-docx-1-cpa-10.1177_07067437241255104 for Effects of Trauma Cue Exposure and Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) on Affect and Cannabis Craving in Cannabis Users With Trauma Histories: Use of Expressive Writing as an Online Cue-Reactivity Paradigm: Effets de l'exposition aux signaux traumatiques et du SSPT sur l'affect et le besoin de cannabis chez les consommateurs de cannabis ayant des antécédents de traumatismes : utilisation de l'écriture expressive comme paradigme de réactivité en ligne by Sarah DeGrace, Sean P. Barrett, Igor Yakovenko, Philip G. Tibbo, Pablo Romero-Sanchiz, R. Nicholas Carleton, Thomas Snooks, Abraham Rudnick and Sherry H. Stewart in The Canadian Journal of Psychiatry
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,951 | 0,662 |
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 ».