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Enregistrement W2092970202 · doi:10.1111/j.0953-8194.2004.01178.x

Functional Genomics of Social Recognition

2004· review· en· W2092970202 sur OpenAlexaff
Elena Choleris, Martin Kavaliers, Donald W. Pfaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroendocrinology · 2004
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxytocin receptorOxytocinBiologySocial identity approachAmygdalaNeuroscienceGeneticsEndocrinologyInternal medicinePsychologySocial groupMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although various types of group living are widespread in mammals, including humans, the study of the hormonal and genetic underpinnings of nonsexual social behaviour, is in its infancy compared to the analysis of sexual behaviour mechanisms. Oxytocin, vasopressin and gonadal hormones certainly play an important role. Social recognition, where animals identify and recognize other individual conspecifics, is a crucial prerequisite for the occurrence of a wide range of social behaviours. Social recognition is also important for coping with one major cost of life in a group: the increased risk of exposure to parasites and infection. We review recent functional genomic studies on the involvement of oxytocin and oestrogen-receptor genes in the regulation of social recognition in mice and in the ecologically relevant context of parasite recognition and avoidance. Based on quantitative studies of social recognition with gene-knockout mice and with antisense DNA, we propose a four-gene micronet contributing to social recognition. This micronet involves the genes coding for oestrogen receptors alpha (ER-alpha), beta (ER-beta), oxytocin and the oxytocin receptor. In this model, circulating oestrogens promote transcription of (i) oxytocin in the paraventricular nucleus of the hypothalamus through ER-beta and (ii) oxytocin receptor in the amygdala through ER-alpha. This model forms the core around which increasingly complex genetic, hormonal and neural interactions associated with social behaviours and recognition can be organized.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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