Individual differences in the neurobiology of responses to alcohol in humans
Notice bibliographique
Résumé
Background …….. 1.1.1Alcohol Dependence …….. 1.1.1.1Definition …….. 1.1.1.2Prevalence and Consequences …….. 1.1.1.3Typologies …….. 1.1.2Vulnerability to Alcohol Dependence …….. 1.1.2.1 Hazardous Drinking …….. 1.1.2.2 Subjective Responses to Alcohol …….. 1.1.2.3 Personality Traits …….. 1.1.3Rodent Models of Alcohol Dependence …….. 1.1.3.1 Criteria and the Alcohol-Preferring P rat …….. 1.1.3.2Vulnerability Traits …….. 1.1.4The Mesolimbic Dopamine System …….. 1.1.4.1 Anatomy, Connectivity and Transmission …….. 1.1.4.2The Role of Dopamine in Reward and Addiction …….. 1.1.5Alcohol and Dopamine …….. 1.1.5.1 Effects of Ethanol on Dopamine Neurons and Transmission …….. 1.1.5.2 Dopamine, Ethanol and Behaviour: Studies in Animals …….. 1.1.5.3 Dopamine, Ethanol and Behaviour: Studies in Humans …….. 1.1.5.4 Dopamine and Vulnerability to AUDs …….. 1.1.6The Opioid System …….. 1.1.6.1 Endogenous Opioid System …….. 1.1.6.2Opioids and Alcohol Reinforcement and Reward: Studies in Animals …….. 1.1.6.3Opioids and Alcohol Reinforcement and Reward: Studies in Humans …….. 1.1.6.4Naltrexone for the Treatment of Alcohol Dependence …….. 1.1.6.5 A118G Polymorphism of the OPRM1 gene …….. 1.3 Objectives …….. Chapter 2: Differential Striatal Dopamine Responses Following Oral Alcohol in Individuals at Varying Risk for Dependence 2.0 Preface …….. 2.1 Abstract …….. 2.2 Introduction …….. 2.3 Methods and Materials …….. 2.3.1 Subjects …….. 2.3.1.1 High vs. Low Risk Groups: Low Level Chapter 4: General Discussion 4.0 Summary …….. 4.1 Opioids vs. Dopamine: "Liking" vs. "Wanting" …….. 4.2 Conditioned vs. Pharmacological Effects of Ethanol …….. 4.3 Measuring Subjective Effects of Alcohol ……..
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».