EXPLORING RELAPSE IN THE HUMAN LABORATORY: NOTES FROM A SYMPOSIUM
Notice bibliographique
Résumé
“Relapse” broadly refers to the recurrence of pre-intervention behavior patterns when some aspect of the intervention is changed. Because relapse poses a challenge to the long-term maintenance of behavior-analytic treatment effects, a considerable amount of basic, translational, and applied research has been dedicated to understanding why it happens and what can be done to prevent it. A growing proportion of that research is conducted with humans in laboratory settings. Human laboratory analyses of relapse, however, come packaged with nuances that may not be immediately obvious to readers or researchers who aim to establish new lines of related research. This project is a symposium of sorts that focuses specifically on these nuances. Four researchers were asked to reflect on their experiences conducting laboratory analyses of relapse with human participants. The goal of this project was to provide information that may be helpful to researchers who may be interested in developing lines of human-laboratory research on relapse. This information included idiosyncratic factors researchers consider when studying relapse of human behavior in the laboratory as well as the strengths and weaknesses of various laboratory methods for doing so. The researchers’ perspectives are synthesized in a post-symposium discussion. We encourage further development of a tight-knit community of human-laboratory relapse researchers to help overcome barriers to research in this context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».