The Intersection of Ultra-Processed Foods, Neuropsychiatric Disorders, and Neurolaw: Implications for Criminal Justice
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade there has been increasing interest in the links between the consumption of ultra-processed foods and various neuropsychiatric disorders, aggression, and antisocial behavior. Neurolaw is an interdisciplinary field that seeks to translate the rapid and voluminous advances in brain science into legal decisions and policy. An enhanced understanding of biophysiological mechanisms by which ultra-processed foods influence brain and behavior allows for a historical reexamination of one of forensic neuropsychiatry’s most famous cases—The People v. White and its associated ‘Twinkie Defense’. Here in this Viewpoint article, we pair original court transcripts with emergent research in neurolaw, including nutritional neuroscience, microbiome sciences (legalome), pre-clinical mechanistic research, and clinical intervention trials. Advances in neuroscience, and related fields such as the microbiome, are challenging basic assumptions in the criminal justice system, including notions of universal free will. Recent dismissals of criminal charges related to auto-brewery syndrome demonstrate that courts are open to advances at the intersection of neuromicrobiology and nutritional neuroscience, including those that relate to criminal intent and diminished capacity. As such, it is our contention that experts in the neurosciences will play an increasing role in shaping research that underpins 21st-century courtroom discourse, policy, and decision-making.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».