The brain craving for gambling? Neurosciences and addiction concept in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Helén, I., & Toivio, J. (2015). The brain craving for gambling? Neurosciences and addiction concept in clinical practice. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 4(1), 45-51. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v4i1.202Aims: Paper discusses the impact of the neuroscientific concept of addiction and expectations related to neurosciences in a clinical setting for treatment of addiction disorders.Design: A case study based on qualitative analysis of scientific publications, research plans, presentations, and interviews of Finnish experts in gambling addictions.Setting: The case studied is a joint project for experimentation of medication (naltrexone) in treatment of gambling addiction by National Institute of Health and Welfare (THL) and Gambling Clinic, a center specialized in counseling for gambling addicts in Helsinki.Results: Although Finnish experts think that deep down all addictions share the same neural mechanisms, they consider gambling addiction a complex phenomenon. Clinical experiments seem to have two parallel objectives: neurophysiological malfunctions of the brain and the addict as the person. Two epistemologies and two concepts of addiction are working side by side in the clinical reasoning of the Finnish experts: the neurobiological one for framing the ‘addicted brain’, and the one derived from cognitive behavioral therapy for the addict.Conclusions: The role of the neurobiological concept of gambling addiction is to back up the therapeutic promise of the experimental project. In a reciprocal manner, the expectation to extend treatment options by the project findings justifies the neuroscientific approach.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».