Overeating by Young Obesity‐prone and Lean Rats Caused by Tastes Associated With Low Energy Foods
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood obesity is a prominent health problem that may involve early learning about tastes and the energy content of foods. We tested the hypothesis that food tastes predictive of low energy content cause overeating in young animals. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Juvenile and adolescent (4- and 8-week-old) male JCR:LA-cp lean (+/cp or +/+) and obesity-prone (cp/cp) rats were given sweet (saccharin) and salty (sodium chloride) gelatin cubes made with starch (high caloric) or no starch (low caloric) for 16 days of taste conditioning. After 10 hours of food deprivation, rats received pre-meals with flavors that had been paired or unpaired with high caloric content during taste conditioning, followed immediately by measurement of chow intake at regular meals. RESULTS: Our findings show that both lean (+/cp) and obesity-prone (cp/cp) juvenile rats ate more regular chow after a pre-meal with a flavor associated with low caloric value than after a similar pre-meal with a flavor predictive of high caloric content. This effect occurred with juvenile rats but not with adolescents. DISCUSSION: Data from our study indicate that the subversion of the relationship between taste and caloric content disrupts the normal physiological and behavioral energy balance of juvenile rats, resulting in overeating that is independent of genetic disposition for obesity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».