Biodiversity, the Human Microbiome and Mental Health: Moving toward a New Clinical Ecology for the 21st Century?
Notice bibliographique
Résumé
Advances in research concerning the brain-related influences of the microbiome have been paradigm shifting, although at an early stage, clinical research involving beneficial microbes lends credence to the notion that the microbiome may be an important target in supporting mental health (defined here along the continuum between quality of life and the criteria for specific disorders). Through metagenomics, proteomics, metabolomics, and systems biology, a new emphasis to personalized medicine is on the horizon. Humans can now be viewed as multispecies organisms operating within an ecological theatre; it is important that clinicians increasingly see their patients in this context. Historically marginalized ecological aspects of health are destined to become an important consideration in the new frontiers of practicing medicine with the microbiome in mind. Emerging evidence indicates that macrobiodiversity in the external environment can influence mental well-being. Local biodiversity may also drive differences in human-associated microbiota; microbial diversity as a product of external biodiversity may have far-reaching effects on immune function and mood. With a focus on the microbiome as it pertains to mental health, we define environmental “grey space” and emphasize a new frontier involving bio-eco-psychological medicine. Within this concept the ecological terrain can link dysbiotic lifestyles and biodiversity on the grand scale to the local human-associated microbial ecosystems that might otherwise seem far removed from one another.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».