From likes to dislikes: conditioned taste aversion in the great pond snail (<i>Lymnaea</i><i>stagnalis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
The neural circuitry comprising the central pattern generator (CPG) that drives feeding behavior in the great pond snail (Lymnaea stagnalis (L., 1758)) has been worked out. Because the feeding behavior undergoes associative learning and long-term memory (LTM) formation, it provides an excellent opportunity to study the causal neuronal mechanisms of these two processes. In this review, we explore some of the possible causal neuronal mechanisms of associative learning of conditioned taste aversion (CTA) and its subsequent consolidation processes into LTM in L. stagnalis. In the CTA training procedure, a sucrose solution, which evokes a feeding response, is used as the conditioned stimulus (CS) and a potassium chloride solution, which causes a withdrawal response, is used as the unconditioned stimulus (US). The pairing of the CS–US alters both the feeding response of the snail and the function of a pair of higher order interneurons in the cerebral ganglia. Following the acquisition of CTA, the polysynaptic inhibitory synaptic input from the higher order interneurons onto the feeding CPG neurons is enhanced, resulting in suppression of the feeding response. These changes in synaptic efficacy are thought to constitute a “memory trace” for CTA in L. stagnalis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».