Differential susceptibility to the environment: An evolutionary–neurodevelopmental theory
Notice bibliographique
Résumé
Two extant evolutionary models, biological sensitivity to context theory (BSCT) and differential susceptibility theory (DST), converge on the hypothesis that some individuals are more susceptible than others to both negative (risk-promoting) and positive (development-enhancing) environmental conditions. These models contrast with the currently dominant perspective on personal vulnerability and environmental risk: diathesis stress/dual risk. We review challenges to this perspective based on emerging theory and data from the evolutionary, developmental, and health sciences. These challenges signify the need for a paradigm shift in conceptualizing Person x Environment interactions in development. In this context we advance an evolutionary--neurodevelopmental theory, based on DST and BSCT, of the role of neurobiological susceptibility to the environment in regulating environmental effects on adaptation, development, and health. We then outline current thinking about neurogenomic and endophenotypic mechanisms that may underpin neurobiological susceptibility, summarize extant empirical research on differential susceptibility, and evaluate the evolutionary bases and implications of BSCT and DST. Finally, we discuss applied issues including methodological and statistical considerations in conducting differential susceptibility research; issues of ecological, cultural, and racial--ethnic variation in neurobiological susceptibility; and implications of differential susceptibility for designing social programs. We conclude that the differential susceptibility paradigm has far-reaching implications for understanding whether and how much child and adult development responds, for better and for worse, to the gamut of species-typical environmental conditions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».