Sex and gender correlates of sexually polymorphic cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexually polymorphic cognition (SPC) results from the interaction between biological (birth-assigned sex (BAS), sex hormones) and socio-cultural (gender identity, gender roles, sexual orientation) factors. The literature remains quite mixed regarding the magnitude of the effects of these variables. This project used a battery of classic cognitive tests designed to assess the influence of sex hormones on cognitive performance. At the same time, we aimed to assess the inter-related and respective effects that BAS, sex hormones, and gender-related factors have on SPC. METHODS: We recruited 222 adults who completed eight cognitive tasks that assessed a variety of cognitive domains during a 150-min session. Subgroups were separated based on gender identity and sexual orientation and recruited as follows: cisgender heterosexual men (n = 46), cisgender non-heterosexual men (n = 36), cisgender heterosexual women (n = 36), cisgender non-heterosexual women (n = 38), gender diverse (n = 66). Saliva samples were collected before, during, and after the test to assess testosterone, estradiol, progesterone, cortisol, and dehydroepiandrosterone. Psychosocial variables were derived from self-report questionnaires. RESULTS: Cognitive performance reflects sex and gender differences that are partially consistent with the literature. Interestingly, biological factors seem to better explain differences in male-typed cognitive tasks (i.e., spatial), while psychosocial factors seem to better explain differences in female-typed cognitive tasks (i.e., verbal). CONCLUSION: Our results establish a better comprehension of SPC over and above the effects of BAS as a binary variable. We highlight the importance of treating sex as a biological factor and gender as a socio-cultural factor together since they collectively influence SPC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».