The Intersection of Ultra-Processed Foods, Neuropsychiatric Disorders, and Neurolaw: Implications for Criminal Justice
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle