Impact des polymorphismes 5-HTTLPR et rs4675690 sur les corrélats neuronaux de la tristesse chez les enfants
Bibliographic record
Abstract
Les avancées technologiques rendent maintenant possible d’étudier l’impact de gènes spécifiques sur les corrélats cérébraux des psychopathologies. En rapport avec ce nouveau champ de recherche, la présente thèse décrit l’impact du 5-HTTLPR et du rs4675690 – deux polymorphismes semblant jouer un rôle dans le trouble dépressif majeur - sur les corrélats neuronaux de l’expérience subjective de la tristesse chez les enfants.\n\nAprès une mise en contexte (Chapitre 1), les deux études incluses dans cette thèse seront décrites (Chapitre 2 et 3). Ces études d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle visaient à comparer les patrons d’activation – durant un état temporaire de tristesse - chez des enfants de 8 ans porteurs d’allèles différents. La tristesse était induite grâce au visionnement passif d’extraits d’un film triste. Les résultats suggèrent que les deux polymorphismes ont un impact sur les activations cérébrales associées à la tristesse. Spécifiquement, les enfants porteurs des allèles associés à un plus grand risque de développer un trouble dépressif majeur, soit les porteurs de l’allèle court du 5-HTTLPR et les individus homozygotes pour l’allèle T du rs4675690, ont présenté des activations cérébrales altérées dans des régions qui sont impliquées dans la tristesse normale et pathologique. Le Chapitre 4 présente la mise en perspective des résultats dans le cadre de la littérature actuelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".