Strategies and Methods for Research on Sex Differences in Brain and Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Female and male brains differ. Differences begin early during development due to a combination of genetic and hormonal events and continue throughout the lifespan of an individual. Although researchers from a myriad of disciplines are beginning to appreciate the importance of considering sex differences in the design and interpretation of their studies, this is an area that is full of potential pitfalls. A female's reproductive status and ovarian cycle have to be taken into account when studying sex differences in health and disease susceptibility, in the pharmacological effects of drugs, and in the study of brain and behavior. To investigate sex differences in brain and behavior there is a logical series of questions that should be answered in a comprehensive investigation of any trait. First, it is important to determine that there is a sex difference in the trait in intact males and females, taking into consideration the reproductive cycle of the female. Then, one must consider whether the sex difference is attributable to the actions of gonadal steroids at the time of testing and/or is sexually differentiated permanently by the action of gonadal steroids during development. To answer these questions requires knowledge of how to assess and/or manipulate the hormonal condition of the subjects in the experiment appropriately. This article describes methods and procedures to assist scientists new to the field in designing and conducting experiments to investigate sex differences in research involving both laboratory animals and humans.
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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 | 0,019 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».