Le craving comme symptôme central de la toxicomanie : de ses fondements neurobiologiques à sa pertinence clinique
Bibliographic record
Abstract
Le craving, ce désir intense de consommer, est un symptôme central de la toxicomanie. Jusqu’au début des années 2000, peu d’outils existaient afin d’étudier le phénomène de manière plus concrète pour mieux le définir, le comprendre et approfondir les fondements neurobiologiques qui le sous-tendent. Avec les avancées technologiques des dernières années (IRM fonctionnelle, PET Scan), puis l’arrivée du DSM-V et son inclusion comme critère diagnostique des troubles liés à l’utilisation de substances, le craving est devenu un symptôme central en toxicomanie. Sa définition a évolué et est de plus en plus précise à plusieurs égards. Nous avons une meilleure compréhension des voies neurobiologiques impliquées dans le phénomène ainsi qu’une meilleure compréhension des facteurs capables de le déclencher. Finalement, plusieurs travaux ont évoqué le rôle du craving dans la rechute lors de l’abstinence, et quelques traitements pharmacologiques se sont démontrés efficaces afin d’atténuer ce symptôme et éviter la rechute. Le craving s’avère ainsi une cible de choix afin de trouver de nouvelles avenues thérapeutiques pour briser le cycle de la dépendance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".