Are diverse factors proxies for architectural influences? A case for architecture in the aetiology of schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The last half-century of epidemiological enquiry into schizophrenia can be characterized by the search for neurological imbalances and lesions for genetic factors. The growing consensus is that these directions have failed, and there is now a growing interest in psychosocial and developmental models. Another area of recent interest is in epigenetics – the multiplication of genetic influences by environmental factors. Methods This integrative review comparatively maps current psychosocial, developmental and epigenetic models for schizophrenia epidemiology to identify crossover and theoretical gaps. Results In the flood of data that is being produced around the schizophrenia epidemiology, one of the most consistent findings is that schizophrenia is an urban syndrome. Once demographic factors have been discounted, between one-quarter and one-third of all incidence is repeatedly traced back to urbanicity – potentially threatening more established models, such as the psychosocial, genetic and developmental hypotheses. Conclusions Close analysis demonstrates how current models for schizophrenia epidemiology appear to miss the mark. Furthermore, the built environment appears to be an inextricable factor in all current models and indeed may be a valid epidemiological factor on its own. The reason the built environment hasn’t already become a de rigueur area of epidemiological research is possibly trivial – it just doesn’t attract enough science, and lacks a hero to promote it alongside other hypotheses.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».