Contrôle social informel : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Social Control, Informal
Descriptor UI:D012927
Tree Number:I01.880.630
Termes MeSH sélectionnés :
Single-Cell Gene Expression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment identifier le contrôle social informel ?
Il se manifeste par des interactions sociales, des attentes et des sanctions au sein d'un groupe.
Contrôle socialNormes sociales
#2
Quels outils pour évaluer le contrôle social informel ?
Des enquêtes qualitatives et des observations de groupe peuvent être utilisés.
ÉvaluationObservations
#3
Le contrôle social informel est-il mesurable ?
Oui, par des indicateurs comme la conformité aux normes et les sanctions sociales.
MesureConformité
#4
Quels signes indiquent un contrôle social informel fort ?
Une forte cohésion de groupe et des comportements conformes aux attentes sociales.
Cohésion socialeComportement
#5
Peut-on observer le contrôle social informel dans tous les groupes ?
Oui, il est présent dans presque tous les groupes sociaux, mais varie en intensité.
Groupes sociauxVariabilité
Symptômes
5
#1
Quels symptômes indiquent un contrôle social informel ?
Des comportements conformes, des pressions sociales et des sanctions pour déviance.
ComportementPression sociale
#2
Comment le contrôle social informel affecte-t-il les individus ?
Il peut engendrer stress, conformisme ou résistance selon la perception des normes.
StressConformisme
#3
Y a-t-il des symptômes de résistance au contrôle social ?
Oui, des comportements rebelles ou des critiques des normes peuvent apparaître.
RésistanceCritique sociale
#4
Le contrôle social informel peut-il causer des troubles psychologiques ?
Oui, une pression excessive peut mener à l'anxiété ou à la dépression.
Troubles psychologiquesAnxiété
#5
Quels comportements révèlent un contrôle social informel ?
L'adhésion aux normes, l'évitement de la déviance et la recherche d'approbation sociale.
ComportementApprobation sociale
Prévention
5
#1
Comment prévenir les effets négatifs du contrôle social informel ?
Promouvoir l'éducation sur la diversité et l'acceptation des différences.
PréventionDiversité
#2
Quelles stratégies communautaires sont efficaces ?
Organiser des ateliers et des discussions pour renforcer la cohésion positive.
Stratégies communautairesCohésion
#3
Le dialogue intergroupe aide-t-il ?
Oui, il favorise la compréhension et réduit les stéréotypes entre groupes.
DialogueStéréotypes
#4
Comment impliquer les jeunes dans la prévention ?
Les inclure dans des projets communautaires pour renforcer leur engagement social.
JeunesEngagement social
#5
Les médias jouent-ils un rôle dans la prévention ?
Oui, ils peuvent sensibiliser et promouvoir des comportements positifs au sein des groupes.
MédiasSensibilisation
Traitements
5
#1
Comment traiter les effets négatifs du contrôle social informel ?
Des thérapies individuelles ou de groupe peuvent aider à gérer la pression sociale.
ThérapiePression sociale
#2
Y a-t-il des interventions communautaires efficaces ?
Oui, des programmes de sensibilisation et de dialogue peuvent réduire les tensions.
Intervention communautaireSensibilisation
#3
Comment favoriser un contrôle social informel positif ?
Encourager la communication ouverte et le respect des différences au sein du groupe.
CommunicationRespect
#4
Les groupes de soutien sont-ils utiles ?
Oui, ils offrent un espace pour partager des expériences et réduire l'isolement.
Groupes de soutienIsolement
#5
Peut-on modifier les normes sociales ?
Oui, par l'éducation et la sensibilisation, les normes peuvent évoluer positivement.
ÉducationNormes sociales
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent résulter d'un contrôle social informel excessif ?
Des conflits interpersonnels, de l'anxiété et des comportements déviants peuvent survenir.
ConflitsAnxiété
#2
Le contrôle social informel peut-il mener à l'exclusion sociale ?
Oui, les individus qui ne se conforment pas peuvent être ostracisés ou marginalisés.
Exclusion socialeMarginalisation
#3
Y a-t-il des impacts sur la santé mentale ?
Oui, une pression sociale constante peut entraîner des troubles de santé mentale.
Santé mentalePression sociale
#4
Comment le contrôle social informel affecte-t-il les relations ?
Il peut créer des tensions et des malentendus entre les membres d'un groupe.
RelationsTensions
#5
Le contrôle social informel peut-il influencer le comportement criminel ?
Oui, des normes sociales déviantes peuvent encourager des comportements criminels.
Comportement criminelNormes sociales
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs augmentent le contrôle social informel ?
Une forte homogénéité culturelle et des normes rigides peuvent intensifier le contrôle.
Homogénéité culturelleNormes rigides
#2
La pauvreté influence-t-elle le contrôle social informel ?
Oui, des conditions socio-économiques précaires peuvent renforcer les mécanismes de contrôle.
PauvretéConditions socio-économiques
#3
Les réseaux sociaux jouent-ils un rôle ?
Oui, ils peuvent amplifier les normes sociales et les pressions au sein des groupes.
Réseaux sociauxPression sociale
#4
Les croyances culturelles influencent-elles le contrôle social ?
Oui, des croyances partagées peuvent renforcer les attentes et les comportements normatifs.
Croyances culturellesComportements normatifs
#5
Comment l'éducation affecte-t-elle le contrôle social informel ?
Une éducation inclusive peut réduire les stéréotypes et favoriser l'acceptation.
ÉducationStéréotypes
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Laboratoire de Physique Théorique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse - Paul Sabatier (UPS), Toulouse, France.
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scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,...
The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...
A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ...
We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m...
Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...
The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and...
We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam...
DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....
Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f...
Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ...
We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...
The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer....
Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi...
Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the...
The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....
As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi...
Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w...
The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t...
Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...
The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm...
We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d...
Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit...
We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....
Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ...
Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR...
Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ...
IL1RN...
