Is It Important to Consider Sex and Gender in Neurocognitive Studies?
Notice bibliographique
Résumé
Is it important to consider sex and gender in neurocognitive, neurobiological, and clinical studies? I refer here to "sex" as a biological variable related mainly to sex chromosomes and sex steroid hormones, while "gender" stands for a psychosociocultural construct related to gender role socialization, levels of masculinity and femininity, and stress related to adhesion to gender stereotypes. It is a rhetorical question and I hope that an overwhelming majority of readers would answer: "yes, of course!" However, despite the fact that more attention has been devoted over the past decade to delineating differences between men and women in their neuroanatomy, neurophysiology, and cognitive and emotional processing (1, 2), a substantial number of researchers (basic and clinical) continue ignoring "the second sex" and study exclusively males. The reasons are multiple and range from an unawareness, through a lack of sufficient funding to examine both sexes, to the argument that the studies, to date, have not found any significant sex differences in a given paradigm or disorder and therefore there is no need to include both males and females in a study. Finally, there is a group of theorists who sees this line of inquiry (i.e., investigating sex differences in the brain and cognition) as inherently biased, thus contributing to some harmful stereotypes that may lead to increasing gender inequalities [e.g., Ref. (3,
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».