Do rats have orgasms?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although humans experience orgasms with a degree of statistical regularity, they remain among the most enigmatic of sexual responses; difficult to define and even more difficult to study empirically. The question of whether animals experience orgasms is hampered by similar lack of definition and the additional necessity of making inferences from behavioral responses. METHOD: Here we define three behavioral criteria, based on dimensions of the subjective experience of human orgasms described by Mah and Binik, to infer orgasm-like responses (OLRs) in other species: 1) physiological criteria that include pelvic floor and anal muscle contractions that stimulate seminal emission and/or ejaculation in the male, or that stimulate uterine and cervical contractions in the female; 2) short-term behavioral changes that reflect immediate awareness of a pleasurable hedonic reward state during copulation; and 3) long-term behavioral changes that depend on the reward state induced by the OLR, including sexual satiety, the strengthening of patterns of sexual arousal and desire in subsequent copulations, and the generation of conditioned place and partner preferences for contextual and partner-related cues associated with the reward state. We then examine whether physiological and behavioral data from observations of male and female rats during copulation, and in sexually-conditioned place- and partner-preference paradigms, are consistent with these criteria. RESULTS: Both male and female rats display behavioral patterns consistent with OLRs. CONCLUSIONS: The ability to infer OLRs in rats offers new possibilities to study the phenomenon in neurobiological and molecular detail, and to provide both comparative and translational perspectives that would be useful for both basic and clinical research.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».