Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I explain why evolutionary psychiatry is not where the next revolution in psychiatry will come from. I will proceed as follows. Firstly, I will review some of the problems commonly attributed to current nosologies, more specifically to the DSM. One of these problems is the lack of a clear and consensual definition of mental disorder; I will then examine specific attempts to spell out such a definition that use the evolutionary framework. One definition that deserves particular attention (for a number of reasons that I will mention later), is one put forward by Jerome Wakefield. Despite my sympathy for his position, I must indicate a few reasons why I think his attempt might not be able to resolve the problems related to current nosologies. I suggest that it might be wiser for an evolutionary psychiatrist to adopt the more integrative framework of “treatable conditions” (Cosmides and Tooby, 1999). As it is thought that an evolutionary approach can contribute to transforming the way we look at mental disorders, I will provide the reader with a brief sketch of the basic tenets of evolutionary psychology. The picture of the architecture of the human mind that emerges from evolutionary psychology is thought by some to be the crucial backdrop to identifying specific mental disorders and distinguishing them from normal conditions. I will also provide two examples of how evolutionary thinking is supposed to change our thinking about some disorders. Using the case of depression, I will then show what kind of problems evolutionary explanations of particular psychopathologies encounter. In conclusion, I will evaluate where evolutionary thinking leaves us in regard to what I identify as the main problems of our current nosologies. I’ll then argue that the prospects of evolutionary psychiatry are not good.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».