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Record W7104830069 · doi:10.71781/32328

Déconstruire l'hétérogénéité des systèmes neurocognitifs sous-jacents aux comportements antisociaux : de l'analyse développementale aux corrélats neurobiologiques

2022· dissertation· fr· W7104830069 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicPsychopathy, Forensic Psychiatry, Sexual Offending
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationContext (archaeology)Family lifeUrban environment

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte. L’étiologie des comportements antisociaux est encore mal comprise. La population d’individus commettant ce type de comportements est hautement hétérogène, suggérant ainsi que plusieurs mécanismes biopsychosociaux pourraient augmenter ou réduire le risque de délinquance au cours du développement humain. Objectif. L’objectif principal de cette thèse est d’identifier ces mécanismes sous-jacents à la délinquance, par l’entremise de quatre méthodes scientifiques distinctes, mais complémentaires : les analyses de trajectoires développementales, l’activité cérébrale induite par une tâche, la connectivité cérébrale au repos ainsi que l’étude des lésions cérébrales. Méthodologie. Afin d’atteindre cet objectif, une première étude a été réalisée en réanalysant les données de l’Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (n=1309). Par l’entremise de modèles de trajectoires par classes latentes, cette étude visait à identifier des sous-groupes de jeunes présentant des trajectoires développementales de traits psychologiques (c.-à-d., l’insensibilité émotionnelle, les traits anxio-dépressifs, l’irritabilité et les traits d’hyperactivité/impulsivité) à risque de comportements antisociaux à l’enfance et l’adolescence. Par ailleurs, deux méta-analyses portant sur des études d’activation cérébrale (71 et 147 études) ont été réalisées afin d’identifier les principales altérations de l’activité cérébrale sous-jacent à différents domaines neurocognitifs, ainsi que leur similarité avec d’autres problématiques psychiatriques. De plus, une troisième méta-analyse (18 études) a été accomplie afin d’étudier si les individus antisociaux présentaient des déficits lors de la connectivité cérébrale au repos. De manière à combler les limites de la littérature sous-jacente à la connectivité cérébrale au repos des individus antisociaux, une étude transversale a été effectuée sur 1,416 enfants et adolescents issue Healthy Brain Network aux États-Unis. Outre l’objectif de valider les résultats de la méta-analyse précédente, cette étude a été conçue de manière à mieux comprendre le rôle de l’interaction entre des systèmes neurobiologiques dans l’explication des comportements antisociaux. Finalement, une récente revue de la littérature scientifique produite par des chercheurs américains a permis d’identifier 17 cas dans lesquels des lésions au cerveau étaient temporellement liés à l’émergence de comportements antisociaux. Grâce à une reconstruction des images de lesdites lésions, des analyses de coactivation méta- analytique ont été conduites afin de récréer les réseaux neurobiologiques altérés qui seraient possiblement à l’origine de de gestes délinquants. Résultats. Les résultats ont soutenu l’importance des traits d’insensibilité émotionnelle dans l’explication du risque de délinquance, et aussi montré que l’interaction développementale entre les traits psychologiques augmentait jusqu’à 10 fois le risque de comportements antisociaux à l’enfance. Sur une base neurobiologique, les résultats ont révélé que les personnes ayant commis des gestes délinquants rapporteraient d’importants déficits dans les régions cérébrales impliquées dans le contrôle cognitif, la réponse à une menace et les cognitions sociales. En comparaison avec le trouble du déficit de l’attention avec hyperactivité et les troubles anxieux et dépressifs, le trouble des conduites serait associé à un dysfonctionnement commun de régions cérébrales impliquées dans le contrôle des émotions et du système somato-moteur. Par ailleurs, les résultats indiquent que la population étudiée serait principalement caractérisée par une dysconnectivité fonctionnelle entre les réseaux socioaffectifse et attentionnels, mais aussi entre les systèmes somato-moteurs, attentionnels et ceux impliqués dans la détection de stimuli saillants. Finalement, les lésions cérébrales pourraient causer des comportements délinquants par l’entremise de trois mécanismes neurobiologiques, notamment par une défaillance du réseau de la récompense (lobe frontal), du réseau impliqué dans le traitement des émotions négatives (lobe temporal) ainsi que la reconnaissance émotionnelle faciale (amygdale). Conclusions. Les résultats des travaux présentés dans cette thèse soutiennent l’importance de mieux comprendre l’hétérogénéité de domaines neurocognitifs dans l’explication des comportements délinquants. D’une part, ceux-ci soulignent l’importance des systèmes neurobiologiques à valence négative (associés à l’anxiété et l’irritabilité), aux systèmes cognitifs (associés à l’hyperactivité/impulsivité et à l’inattention) ainsi qu’aux processus sociaux (associés à l’insensibilité émotionnelle). D’autre part, les résultats suggèrent un rôle limité des systèmes de récompense, mais un rôle prépondérant du système sensorimoteur (associé à l’action et au contrôle des mouvements). La présente thèse offre une perspective novatrice et exhaustive sur l’hétérogénéité neurocognitive sous-jacente à la délinquance. Or, la variabilité interindividuelle des systèmes neurobiologiques étudiés dans cette thèse reste à être identifiée, de manière à découvrir des cibles thérapeutiques prometteuses pour réduire le risque de délinquance.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.157
Threshold uncertainty score0.313

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.268
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2022
Admission routes1
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