Country-level gender inequality is associated with structural differences in the brains of women and men
Notice bibliographique
Résumé
Gender inequality across the world has been associated with a higher risk to mental health problems and lower academic achievement in women compared to men. We also know that the brain is shaped by nurturing and adverse socio-environmental experiences. Therefore, unequal exposure to harsher conditions for women compared to men in gender-unequal countries might be reflected in differences in their brain structure, and this could be the neural mechanism partly explaining women's worse outcomes in gender-unequal countries. We examined this through a random-effects meta-analysis on cortical thickness and surface area differences between adult healthy men and women, including a meta-regression in which country-level gender inequality acted as an explanatory variable for the observed differences. A total of 139 samples from 29 different countries, totaling 7,876 MRI scans, were included. Thickness of the right hemisphere, and particularly the right caudal anterior cingulate, right medial orbitofrontal, and left lateral occipital cortex, presented no differences or even thicker regional cortices in women compared to men in gender-equal countries, reversing to thinner cortices in countries with greater gender inequality. These results point to the potentially hazardous effect of gender inequality on women's brains and provide initial evidence for neuroscience-informed policies for gender equality.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».