New MRI Studies Support the Blanchard Typology of Male-to-Female Transsexualism
Notice bibliographique
Résumé
Twoindependentempiricalarticleshaverecentlyappearedintheliterature that, taken together , bear out an hypothesis Blanchard(2008) postulated in the Archives about brain development intranssexualism:[T]he brains of both homosex ual and heterosexual male-to-female transsexuals probably differ from the brains oftypicalheterosexualmen,butindifferentways.Inhomo-sexual male-to-female transsexuals, the difference doesinvolvesex-dimorphicstructures,andthenatureofthedif-ference is a shift in the female -typical direction. If there isany neuroanatomic intersexuality, it is in the homosexualgroup. In heterosexual male-to-female transsexuals, thedifferencemaynotinvolve sex-dimorphic structuresatall,andthenatureofthestructura ldifferenceisnotnecessarilyalong the male–female dimension. (p. 437)Blanchard’s prediction follows from studies that have repeat-edly shown that the homosexual male-to-female transsexualsare‘‘female-shifted’’in multiple, sexually dimorphic character-istics,whereastheheterosexual male-to-femaletranssexualsarenot(Blanchard,1989a,1989b).Forexample,homosexualmale-to-female transsexuals are sexually attracted to natal males,expressgreaterinterestinfemale-typicalactivities(eveninchild-hood), and are naturally effemina te in mannerism. In contrast,heterosexual male-to-female transsexuals are indistinguishablefrom nontranssexual natal males o n these variables. The hetero-sexual transsexuals are still dis tinct from typical males in otherways, however, such as by manif esting ‘‘autogynephilia’’—theeroticinterestinorsexualarousalinresponsetobeingorseemingfemale. The consistent detection of cross-sex features amonghomosexual male-to-female tra nssexuals, but not among heter-osexual male-to-female transse xuals, led Blanchard to predictthat the cross-sex pattern would also emerge at the level of brainanatomyandbelimitedtothehomosexualmale-to-femaletrans-sexuals.Thatpredictionnowappearstobethecase,withRamettiet al. (2010) supporting his prediction for the homosexual trans-sexuals, and Savic and Arver ( 2010), for the heterosexual trans-sexuals.The Rametti team used an MRI technique called DiffusionTensor Imaging to compare homosexual male-to-female trans-sexuals(n=18)withnontranssexual,heterosexualcontrolmales(n=19) and with nontranssexual, h eterosexual control females(n=19). They contrasted the male controls with the femalecontrols to identify the sex-dimorphic portions of the brain andthen contrasted the homosexual transsexuals with each of thecontrol groups on the dimorphic brain regions so identified. Theinitial contrasts identified six sex-dimorphic brain regions. Thehomosexual transsexual sample w as intermediate in volume onall six brain structures, significan tly different from the male con-trolsonfiveofthesix(andsignific antlydifferentfromthefemalecontrols on all six). That is, the se male-to-female transsexualsweredifferentfromthecontrolmales,shiftedtowardsthefemaledirection on all parameters.Savic and Arver (2010) applied anatomical MRIs with ananalogousresearchdesign,identifyingthesex-dimorphicpor-tions of the brain and contrasting the (this time) heterosexualtranssexual sample (n=24) with each control sample (n’s=24each)onthesex-dimorphicbrainregions.Oftheeightbrainregionsthatdistinguishedmalefromfemalebrains,thehetero-sexual transsexual sample differed from the male controls onnone(Savic&Arver,2010,Table3).Ofthefourbrainregionsthat distinguished these heterosexual transsexuals from themale controls, sex-dimorphism was present in none (Savic &Arver,2010,Table3).AsSavicandArverthemselvesempha-sized, ‘‘Contrary to the primary hypothesis, no sex-atypical
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».