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Enregistrement W2120961709 · doi:10.3389/fpsyg.2014.00997

Orexin-A controls sympathetic activity and eating behavior

2014· review· en· W2120961709 sur OpenAlexaff
Giovanni Messina, Carmine Dalia, Domenico Tafuri, Vincenzo Monda, Filomena Palmieri, Angelo Russo, Saverio De Blasio, Antonietta Messina, Vincenzo De Luca, Sergio Chieffi, Marcellino Monda

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrexinWakefulnessOrexin-AHypothalamusNeuropeptideBrainstemEnergy homeostasisEndocrinologyInternal medicineSleep (system call)Lateral hypothalamusHomeostasisFood intakeNeuropeptide Y receptorPsychologySympathetic nervous systemNeuroscienceBlood pressureMedicineObesityElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is extremely important for the health to understand the regulatory mechanisms of energy expenditure. These regulatory mechanisms play a central role in the pathogenesis of body weight alteration. The hypothalamus integrates nutritional information derived from all peripheral organs. This region of the brain controls hormonal secretions and neural pathways of the brainstem. Orexin-A is a hypothalamic neuropeptide involved in the regulation of feeding behavior, sleep-wakefulness rhythm, and neuroendocrine homeostasis. This neuropeptide is involved in the control of the sympathetic activation, blood pressure, metabolic status, and blood glucose level. This minireview focuses on relationship between the sympathetic nervous system and orexin-A in the control of eating behavior and energy expenditure. The "thermoregulatory hypothesis" of food intake is analyzed, underlining the role played by orexin-A in the control of food intake related to body temperature. Furthermore, the paradoxical eating behavior induced orexin-A is illustrated in this minireview.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations96
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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