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Enregistrement W2115601524 · doi:10.1371/journal.pone.0015081

At What Stage of Neural Processing Does Cocaine Act to Boost Pursuit of Rewards?

2010· article· en· W2115601524 sur OpenAlexafffund
Giovanni Hernández, Yannick-André Breton, Kent Conover, Peter Shizgal

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDopaminergicNeuroscienceDopaminePsychologyReward systemStimulationBrain stimulation rewardCognitive psychologyNucleus accumbens

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dopamine-containing neurons have been implicated in reward and decision making. One element of the supporting evidence is that cocaine, like other drugs that increase dopaminergic neurotransmission, powerfully potentiates reward seeking. We analyze this phenomenon from a novel perspective, introducing a new conceptual framework and new methodology for determining the stage(s) of neural processing at which drugs, lesions and physiological manipulations act to influence reward-seeking behavior. Cocaine strongly boosts the proclivity of rats to work for rewarding electrical brain stimulation. We show that the conventional conceptual framework and methods do not distinguish between three conflicting accounts of how the drug produces this effect: increased sensitivity of brain reward circuitry, increased gain, or decreased subjective reward costs. Sensitivity determines the stimulation strength required to produce a reward of a given intensity (a measure analogous to the KM of an enzyme) whereas gain determines the maximum intensity attainable (a measure analogous to the vmax of an enzyme-catalyzed reaction). To distinguish sensitivity changes from the other determinants, we measured and modeled reward seeking as a function of both stimulation strength and opportunity cost. The principal effect of cocaine was a two-fourfold increase in willingness to pay for the electrical reward, an effect consistent with increased gain or decreased subjective cost. This finding challenges the long-standing view that cocaine increases the sensitivity of brain reward circuitry. We discuss the implications of the results and the analytic approach for theories of how dopaminergic neurons and other diffuse modulatory brain systems contribute to reward pursuit, and we explore the implications of the conceptual framework for the study of natural rewards, drug reward, and mood.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations61
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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