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Enregistrement W3016869416 · doi:10.1016/j.ynstr.2020.100223

Dyslexia as an adaptation to cortico-limbic stress system reactivity

2020· review· en· W3016869416 sur OpenAlexaff
John R. Kershner

Notice bibliographique

RevueNeurobiology of Stress · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosciencePrefrontal cortexPsychologyChronic stressAmygdalaLocus coeruleusNeuroplasticityCognitionCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new school of thought in evolutionary developmental biology, combined with research in the neurobiology of stress, suggest that early exposure to stressful circumstances may be a cause of dyslexia. A balance between epigenetic, stress-induced and cognitive-growth genetic programs modulates the brain's cellular, regional, and network homeostasis. This balance is essential for adaptability to the normative range of everyday stress. However, even mild chronic stress exposition may overactivate the hypothalmic-pituitary-adrenal stress axis, upsetting the homeostatic balance between these programs, and exposing the brain to harmful levels of stress hormones. A protective strategy to sustained disequilibrium precociously advances maturation at the cost of neuroplasticity, which blunts stress axis reactivity but also compromises learning potential in the prefrontal cortex and networks associated with dyslexia. Stress exceeding an individual's range of resilience: (1) reduces levels of TFEB and BDNF, gene regulatory factors prolonging maturation and neuroplasticity; (2) interferes with the insular cortex, amygdala and hippocampus in coordinating afferent visceral signals with cognitive performance; (3) over-recruits the brain's Default Mode network; and (4) amplifies release from the Locus coeruleus/norepinephrine system which impairs the entrainment of oscillations in the lower phonological frequencies of speech. Evidence supporting a stress-growth imbalance is preliminary, but holds promise for reconceptualizing the neurobiology of dyslexia and reducing its prevalence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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