New Research Perspectives on the Interplay Between Genes and Environment on Executive Function Development
Notice bibliographique
Résumé
Executive functions (EFs) are a set of skills responsible for the cognitive control of emotional states and behavior as well as for information processing required for learning and memory. Impairments in these abilities, such as focused attention, working memory, cognitive flexibility, and self-regulation, are implicated in a variety of psychopathologies across the lifespan. EF development shows a protracted course that begins in early childhood and continues throughout adolescence and into early adulthood. Maturation of EFs is subject to environmental influences such that adversity during development can affect multiple EF-mediated processes and outcomes. In this review, we describe sensitive periods for the development of EFs and the effects of adverse environmental exposures, with consideration of the underlying neurobiological mechanisms. However, there is considerable interindividual variation in the impact of adversity, with some individuals more vulnerable and some more resilient to its effects. We explore the evidence for the genetic contribution to interindividual variation in EFs, providing an overview of classic studies, followed by the results of recent genome-wide association studies and innovative genomic methods. Finally, we review studies investigating the interdependence between early-life adversities and genetic factors on EFs. We discuss the importance of novel functional genomics approaches, multilevel analyses, and big data to elucidate the complexity of the relationships between genes, environment, and the development of EFs.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».