Getting to the bottom of feeding behaviour: who’s on top?
Notice bibliographique
Résumé
Traditionally there has been a tendency to focus on peripheral "bottom-up" feeding-related signals and their resulting downstream actions on hypothalamic centers when studying the feeding behaviour of animals. A problem with this hierarchal approach emerges especially with respect to acquiring a human model attempting to explain what is ultimately a distributed control of feeding and energy balance. This review focuses on illuminating the means by which we have come to understand the complexities of feeding, and takes the next step in an attempt to propose a distinctive top-down view of this composite behaviour. It is argued that in evolutionary terms humans demonstrate behaviours unique to all species as represented by an expanded forebrain and the resultant psychological "non-homeostatic" mediators of feeding. Emphasis is placed on a distributionist "two-tier" model, arguing that traditional short-term (cholescystokinin, ghrelin, peptide YY, glucagon-like peptide 1, etc.) and long-term (insulin and leptin) feeding signals may be actively suppressed by the nested nuclei and projections of cortical-limbic brain areas. It is the motivational state (dependent on depletion-repletion signals of hunger and satiety) that in turn has the capability to modulate how rewarding or how palatable a food item may be perceived; thus, both sides of the two-tiered model of feeding behaviour are complimentary and interdependent all at once. In the end, this paper is both commentary and critical review. This synthesis purports that as evolutionary processes spawned consciousness, the psychology of hunger and the present-day discordance of gene-environment interaction forever changed the feeding behaviour of Homo sapiens.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».