Mecanismos neuronales del aprendizaje en los peces teleósteos
Notice bibliographique
Résumé
The paper is a review of the literature specialized in identifying brain areas and neurochemical functions that underlie different learning phenomena in teleost fish. The neuroethological approach, a description of the fish brain anatomy, ontogeny and phylogeny, the evolutionary discussion of the relationships between fish and mammals, and the cumulative evidence that suggests homologies in neurobehavioral functions between fish and mammals are introduced. Two predominant approaches for studying the neurobiology of learning in fish were identified, namely brain lesions and chemical stimulation. Regarding the effect of specific brain lesions,telencephalic ablationsonly affectedhabituationlearning (sensitization and classic conditioning were not impaired). Conversely, cerebellum lesions caused impairments in classical conditioning of eye-retraction and spatial learning (similar effects in mammals suggest that the functions of the cerebellum may have evolved early in vertebrate history). Regarding emotional learning, it is argued that research on avoidance and escape learning has been narrowly oriented and that new possibilities may derive from Hineline’s (1977) parametric analysis. Medium Pallium (MP) areas were identified as critical for emotional learning in fish. Furthermore, neurobehavioral functions of MP seem to be similar to the functions of the amygdala in mammals. Concerning neurochemical processes, antagonists of the NMDA receptors affected in a dose-dependent manner the acquisition of avoidance and fear conditioning. Alternatively, Nitric Oxide (NO) and cyclic Guanosine Monophosphate (cGMP) seem to be involved in the consolidation processof emotional learning
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».