Notice bibliographique
Résumé
Eating disorders and drug addiction share many common traits. This includes biological and environmental factors that predispose individuals to develop either disorder, an increased risk for anxiety and depression when the disorders are present, and heightened trait levels of impulsivity and compulsion. Animal models of eating disorders are not as well established as those that model drug addiction, but the research in this area is progressing rapidly. In this chapter, we discuss anorexia nervosa, bulimia nervosa, binge eating disorder, and obesity as these encompass the majority of maladaptive eating behaviors in humans. We begin by outlining the important features that characterize each disorder and that should thereby be present in an animal model. An overview of peptide control of feeding is provided to help the reader evaluate the animal models presented. These are based principally on genetic variation and stressful life events. In general, most animal models based on genetic alterations have limited applicability to humans, at least to date. Those based on stressful life events appear more promising in that they more accurately reproduce alterations in feeding and neuroendocrine function that are characteristic of each disorder. The next obvious step in eating disorder research is to combine the two approaches to determine how genetic alterations and stressful events interact to produce maladaptive eating and physiological changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».