Troubling Neurobiological Vulnerability: Psychiatric Risk and the Adverse Milieu in Environmental Epigenetics Research
Notice bibliographique
Résumé
In post-genomic science, the development of etiological models of neurobiological vulnerability to psychiatric risk has expanded exponentially in recent decades, particularly since the neuromolecular and biosocial turns in basic research. Among this research is that of McGill Group for Suicide Studies (MGSS) whose work centers on the identification of major risk factors and epigenetic traits that help to identify a specific profile of vulnerability to psychiatric conditions (e.g., depression) and predict high-risk behaviors (e.g., suicidality). Although the MGSS has attracted attention for its environmental epigenetic models of suicide risk over the years and the translation of findings from rodent studies into human populations, its overall agenda includes multiple research axes, ranging from retrospective studies to clinical and epidemiological research. Common to these research axes is a concern with the long-term effects of adverse experiences on maladaptive trajectories and negative mental health outcomes. As these findings converge with post-genomic understandings of health and also translate into new orientations in global public health, our article queries the ways in which neurobiological vulnerability is traced, measured, and profiled in environmental epigenetics and in the MGSS research. Inspired by the philosophy of Georges Canguilhem and by literature from the social studies of risk and critical public health, we explore how the epigenetic models of neurobiological vulnerability tie into a particular way of thinking about the normal, the pathological, and the milieu in terms of risk. Through this exploration, we examine how early life adversity (ELA) and neurobiological vulnerability are localized and materialized in those emerging models while also considering their broader conceptual and translational implications in the contexts of mental health and global public health interventions. In particular, we consider how narratives of maladaptive trajectories and vulnerable selves who are at risk of harm might stand in as a "new pathological" with healthy trajectories and resilient selves being potentially equated with a "new normal" way of living in the face of adversity. By troubling neurobiological vulnerability as a universal biosocial condition, we suggest that an ecosocial perspective may help us to think differently about the dynamics of mental health and distress in the adverse milieu.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».