Notice bibliographique
Résumé
For millions of years, parasites have altered the behaviour of their hosts. Parasites can affect host behaviour by: (1) interfering with the host's normal immune-neural communication, (2) secreting substances that directly alter neuronal activity via non-genomic mechanisms and (3) inducing genomic- and/or proteomic-based changes in the brain of the host. Changes in host behaviour are often restricted to particular behaviours, with many other behaviours remaining unaffected. Neuroscientists can produce this degree of selectivity by targeting specific brain areas. Parasites, however, do not selectively attack discrete brain areas. Parasites typically induce a variety of effects in several parts of the brain. Parasitic manipulation of host behaviour evolved within the context of the manipulation of other host physiological systems (especially the immune system) that was required for a parasite's survival. This starting point, coupled with the fortuitous nature of evolutionary innovation and evolutionary pressures to minimize the costs of parasitic manipulation, likely contributed to the complex and indirect nature of the mechanisms involved in host behavioural control. Because parasites and neuroscientists use different tactics to control behaviour, studying the methods used by parasites can provide novel insights into how nervous systems generate and regulate behaviour. Studying how parasites influence host behaviour will also help us integrate genomic, proteomic and neurophysiological perspectives on behaviour.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».