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Enregistrement W4407573696 · doi:10.1016/j.biopsych.2025.02.010

Toward Understanding and Halting Legacies of Trauma

2025· review· en· W4407573696 sur OpenAlexfundno aff
W Taylor, Laura Korobkova, Nabeel Bhinderwala, Brian Dias

Notice bibliographique

RevueBiological Psychiatry · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSaban Research InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institute for Advanced ResearchNational Institute of Mental HealthUniversity of Southern California
Mots-clésMedicineNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Echoes of natural and anthropogenic stressors not only reverberate within the physiology, biology, and neurobiology of the generation directly exposed to them but also within the biology of future generations. With the intent of understanding this phenomenon, significant efforts have been made to establish how exposure to psychosocial stress, chemicals, over- and undernutrition, and chemosensory experiences exert multigenerational influences. From these studies, we are gaining new appreciation for how negative environmental events experienced by one generation impact future generations. In this review, we first outline the need to operationally define dimensions of negative environmental events in the laboratory and the routes by which the impact of such events are felt through generations. Next, we discuss molecular processes that cause the effects of negative environmental events to be initiated in the exposed generation and then perpetuated across generations. Finally, we discuss how legacies of flourishing can be engineered to halt or reverse multigenerational influences of negative environmental events. In summary, this review synthesizes our current understanding of the concept, causes, and consequences of multigenerational echoes of stress and looks for opportunities to halt them.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,267
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,157 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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