1 Applying a dimensional framework to the study of developmental neurotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In recent decades, a large body of evidence has linked prenatal exposure to environmental neurotoxins to adverse intellectual, neurodevelopmental, and psychiatric outcomes in offspring. This evidence has clearly highlighted the widespread impact of neurotoxin exposure on the developing brain; however, it is unclear how and why these exposures alter brain development in a way that appears to increase risk for multiple, seemingly disparate outcomes. Participants and Methods: Shifting our focus from describing links between neurotoxin exposure and symptoms of offspring mental/cognitive problems considered categorically, to investigating how neurotoxins adversely affect domains of functioning known to cut across risk for multiple problems in offspring may be critical to answering these questions. This presentation will discuss how combining research in developmental neurotoxicology with novel systems that take dimensional approaches to understanding emotions, cognition, and behaviour (i.e., the NIHM Research Domain Criteria (RDoC)) may provide a fruitful future research direction for the field. The RDoC framework aims to understand neuropsychological outcomes (i.e., mental health, mental illness, IQ) across major domains of human emotion, cognition, behaviour, and social functioning, rather than within distinct diagnostic categories. Results: Using lead exposure as an example, this presentation will outline a framework for how researchers can use this dimensional approach to develop more specific hypotheses that can reveal how and why neurotoxin exposure increases risk for multiple adverse outcomes and elucidate the mechanisms that may underly these links. Conclusions: Additionally, given that adverse development within domains of functioning can be detected prior to the onset of full-blown diagnoses, this research could enable us to develop more precise, targeted prevention and risk reduction campaigns. Adopting a dimensional framework will provide a more complete picture of the overall impact of prenatal exposure to neurotoxins - critical for informing public health policy.
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».