Contingent Tunes of Neurochemical Ensembles in the Norm and Pathology: Can We See the Patterns?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Progress in the development of DSM/ICD taxonomies has revealed limitations of both label-based and dimensionality approaches. These approaches fail to address the contingent, nonlinear, context-dependent, and transient nature of those biomarkers linked to specific symptoms of psychopathology or to specific biobehavioural traits of healthy people (temperament). The present review aims to highlight the benefits of a functional constructivism approach in the analysis of neurochemical biomarkers underlying temperament and psychopathology. METHOD: A review was performed. RESULTS: Eight systems are identified, and 7 neurochemical ensembles are described in detail. None of these systems is represented by a single neurotransmitter; all of them work in ensembles with each other. The functionality and relationships of these systems are presented here in association with their roles in action construction, with brief examples of psychopathology. The review introduces formal symbols for these systems to facilitate their more compact analysis in the future. CONCLUSION: This analysis demonstrates the possibility of constructivism-based unifying taxonomies of temperament (in the framework of the neurochemical model functional ensemble of temperament) and classifications of psychiatric disorders. Such taxonomies would present the biobehavioural individual differences as consistent behavioural patterns generated within a formally structured space of parameters related to the generation of behaviour.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».