Putting the concept of biological embedding in historical perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes evidence that led to the concept of biological embedding and research approaches designed to elucidates its mechanisms. Biological embedding occurs when experience gets under the skin and alters human biological and developmental processes; when systematic differences in experience in different social environments in society lead to systematically different biological and developmental states; when these differences are stable and long term; and, finally, when they have the capacity to influence health, well-being, learning, or behavior over the life course. Biological embedding emerged from insights in population health on the unique characteristics of socioeconomic gradients: Ubiquity in poor and postscarcity societies alike; gradient seen regardless of whether socioeconomic status is measured by income, education, or occupation; cutting widely across health, well-being, learning, and behavior outcomes; replicating itself on new conditions entering society; and, often, showing that flatter gradients mean better overall societal outcomes. Most important, the gradient begins the life course as a gradient in developmental health, suggesting that the emergence of a multifaceted resilience/vulnerability early in life is the best place to look for evidence of biological embedding. To understand its character, the metaphor of the "archeology of biological embedding" has been used, wherein the surficial stratum of the "dig" is experience and behavior, the shallow stratum is organ system and cellular function, and the deep stratum is gene function. We are now ready to address the fundamental question of biological embedding: How do early childhood environments work together with genetic variation and epigenetic regulation to generate gradients in health and human development across the life course?
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,041 |
| Communication savante | 0,007 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».