The Sensitivity Threshold Model (STM): A Conceptual Framework for Integrating 22 Canonical Findings in Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
The Sensitivity Threshold Model (STM) is a systems-level conceptual framework proposing that psychosis may emerge when the dynamic relation Sensitivity × Load > Capacity drives neural systems beyond stability thresholds. STM formalizes three core constructs: Sensitivity, defined as trait-level neural reactivity shaped by genetic, developmental, sensory, and pharmacological factors; Load, defined as the cumulative influence of physiological, environmental, cognitive, immune, and metabolic stressors; and Capacity, defined as the regulatory and processing resources supporting neural stability, including working memory, inhibitory control, sleep-dependent restoration, and energetic reserve. This paper introduces STM as an organizational framework and illustrates its integrative potential through conceptual mappings to 22 canonical findings in schizophrenia—widely reported empirical phenomena that have constrained theoretical accounts in the field. These mappings are presented as illustrative demonstrations of how diverse findings can be organized within a common systems-level structure rather than as confirmatory evidence or evaluative comparisons. Each finding is examined across multiple analytical levels, including large-scale brain systems, network dynamics, cellular processes, and clinically observed behavior. STM does not adjudicate among competing theories or propose a singular causal pathway. Empirical validation and comparative evaluation are explicitly beyond the scope of this work and identified as priorities for future research.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».