PEOPLE DO NOT AGE IN LABS: SOCIAL AND BEHAVIORAL CONSIDERATIONS WHEN DEVELOPING GEROSCIENCE INTERVENTIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Geroscience researchers are determined to identify the constellation of genetic, molecular, and cellular mechanisms of aging that, eventually, will be translated into anti-aging therapies and pills. It is argued, however, that without a consideration of social and behavioural determinants of health, geroscientists will miss the full potential to impact health and longevity of all humans, not just a select few. Social and behavioural determinants of health are the non-medical, non-biological factors influencing health and disease, and their underlying biological processes. Humans are complicated species, with a lifetime of exposures to stressful, adverse, and sometimes traumatic experiences and a lifetime of engaging in a mix of healthy and unhealthy behaviours. Together, social and behavioural factors shape biological aging through epigenetic embedding and wear and tear of biological systems, causing eventual accelerated biological aging and disease. By understanding what social and behavioural factors are, how they embed biologically and accelerate aging processes, geroscientists can develop a deeper understanding of the complicated nature of human experimental research. Social and behavioural factors impact recruitment, engagement, and adherence of participants in intervention trials, which can obscure significant treatment effects. Social and behavioural factors can also limit treatment effects, when considering how difficult it might be to reverse some of the long-term damage caused by life itself. It is important then, for geroscientists to learn about social and behavioural factors, and the best practices to engage as many people across the wide diversity of life circumstances, to impact the healthspan and lifespan of all.
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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 | 0,050 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».