Bibliographic record
Abstract
Plus de 50 ans après leur découverte, nous savons encore très peu du mécanisme d’action des agents antipsychotiques. D’autre part, il est surprenant de constater que nous savons également bien peu de choses à propos du fonctionnement normal des systèmes de neurotransmission qui sont ciblés par ces molécules. Dans le cadre de cette brève réflexion, nous aborderons deux sujets principaux : d’une part, nous discuterons du mode d’action des antipsychotiques afin d’en arriver au constat qu’une meilleure compréhension de la plasticité structurale du cerveau induite par les antipsychotiques est nécessaire. D’autre part, nous lèverons le voile sur le comportement mystérieux d’une des populations neuronales ciblées par les antipsychotiques, à savoir les neurones produisant le neurotransmetteur dopamine. Nous verrons que des découvertes récentes ont montré que ces neurones sont en quelque sorte polygame, utilisant non seulement la dopamine, mais aussi le glutamate comme neurotransmetteur. Dans le contexte des théories récentes suggérant que la schizophrénie implique une perturbation à la fois de la neurotransmission dopaminergique et glutamatergique, cette découverte ouvre de nouvelles pistes quant aux relations entre schizophrénie, dopamine et glutamate.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".