Neuro-cognitive systems that, when dysfunctional, increase aggression risk and the potential for translation into clinical tools
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this narrative review paper is to consider forms of neurocognitive dysfunction that increase risk for reactive and instrumental aggression. Neuro-cognitive functions that appear to mediate, inhibit or moderate reactive and instrumental aggression are identified and data on the association between perturbations of these neuro-cognitive functions and aggression risk are considered. The neuro-cognitive functions considered are: the acute threat response, emotion regulation, reinforcement-based decision-making, response control, empathy (responsiveness to distress cues) and affiliation. Their functional roles, putative neural substrates and data indicating dysfunction in aggressive populations will be considered. Moreover, brief considerations will be given regarding the impact of early life stress (abuse and neglect) may have on their development. Finally, the current situation with respect to the potential utility of neuro-cognitive indices and how such neuro-cognitive systems might be assessed is considered. • Neuro-cognitive functions that inhibit or moderate reactive and instrumental aggression are identified and data include: the acute threat response, emotion regulation, reinforcement-based decision-making, response control, empathy (responsiveness to distress cues) and affiliation. • These neuro-cognitive functions have at least partially separable neural substrates. • Consideration of how these functions may be assessed clinically is given.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».