Time to Rethink the Default Settings in Neuroscience: Hormonal Transition Periods as Natural Experiments and Why Sex Matters.
Notice bibliographique
Résumé
Diversity drives scientific discovery.Yet, many basic and clinical neuroscience studies fail to include equal numbers of females in their samples, and even fewer present sex-specific analysis of their data.We propose the following strategies to overcome this bias: (1) increase numbers of female study participants, (2) consider sex as a primary variable, and (3) when justified, study all-female samples to provide a more indepth understanding of female-specific experiences such as the menstrual cycle as well as sex-specific risk trajectories and pathologies.In our research program, we study the influence of sex and sex hormones on brain states in health and disease.We strive to explain the mechanisms underlying the unique vulnerability of women to depression and dementia.Our ultimate goal is to improve brain health for both sexes.By applying scientific expertise in neuropharmacology, quantitative neurochemical imaging and sex differences to traditional research questions in the cognitive sciences, we provide novel perspectives on the diversity of human cognition and brain plasticity.Knowledge gaps and missing data are often the primary driving force behind the development of scientific breakthroughs.The curiosity and ur-
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».