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Enregistrement W2478831258 · doi:10.1385/0-89603-177-2:1

Multisystem Regulation of Performance Deficits Induced by Stressors: An Animal Model of Depression

2003· book-chapter· en· W2478831258 sur OpenAlexaff
Steve Zalcman, Nola Shanks, Robert M. Zacharko

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorNeurochemicalOrganismPsychologyArousalRepertoireNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When an organism is exposed to a stressor, a series of behavioral changes occur that are thought to be of adaptive value. Among other things, the response style of an organism will narrow to those innate responses highest in the animal’s defensive repertoire ( see belles, 1970) or to responses previously acquired in aversive situations. In addition, several neurochemical changes occur that may blunt the physical or psychological impact of the stressor, increase arousal or vigilance, or increase the animal’s ability to initiate and sustain defensive responses ( see reviews in Zacharko and Anisman, 1989; Maier and Seligman, 1976; Weiss and Simson, 1985). However, there maybe occasions where these responses may have adverse consequences. For instance, when the response required to escape from the stressor is not part of the organism’s repertoire, the persistent adoption of these response styles may be counterproductive. Likewise, excessive utilization may reduce neurotransmitter stores, rendering the animal less able to deal with environmental demands. It has been our contention that many of the behavioral and physiological disturbances associated with acute and chronic uncontrollable stressors stem from the failure of adaptive neurochemical mechanisms. This chapter will outline some of the biochemical and behavioral consequences of stressors, particularly as they relate to an animal model of depression. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,158 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations86
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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