Ear to the ground! socioeconomic status, environmental stress, and the neural substrate of selective attention
Notice bibliographique
Résumé
We reanalyzed data originally published by Berman and Friedman (1995), who recorded event related potentials (ERPs) while children and adults with low, medium, and high socioeconomic status (SES) detected oddball auditory targets (tones and consonant-vowel sequences) among distractors. The ERP differential measuring how much attention was allocated to the targets vs. distractors increased significantly with SES, independently of age. To explain these findings, we integrate the ear to the ground hypothesis and the socioenvironmental epigenetic stress approach. According to the ear to the ground hypothesis, frequent and prolonged environmental uncertainty and hazard induce low-SES children to learn adaptive over-vigilance, attending disproportionately to stimuli that are currently irrelevant but may quickly become relevant and thus require an immediate survival response. Socioenvironmental epigenetic stress refers to the bidirectional interaction between a stress-inducing environment and the impact and expression of transgenerational gene selections in low-SES contexts. Because low-SES individuals are historically under and misrepresented in research, the proposed framework contributes to increase our understanding of how socioeconomic and environmental conditions may affect neurocognitive development. This offers significant points of entry for future interventions and policies targeting macrosocial settings (i.e., education and the justice system) and microsocial ontogenetic settings (i.e., individuals and families).
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».