Relationship between the grades of a learned aversive-feeding response and the dopamine contents in<i>Lymnaea</i>
Notice bibliographique
Résumé
The pond snail Lymnaea learns conditioned taste aversion (CTA) and remembers not to respond to food substances that initially cause a feeding response. The possible relationship between how well snails learn to follow taste-aversion training and brain dopamine contents is not known. We examined this relationship and found the following: first, snails in the act of eating just before the commencement of CTA training were poor learners and had the highest dopamine contents in the brain; second, snails which had an ad libitum access to food, but were not eating just before training, were average learners and had lower dopamine contents; third, snails food-deprived for one day before training were the best learners and had significantly lower contents of dopamine compared to the previous two cohorts. There was a negative correlation between the CTA grades and the brain dopamine contents in these three cohorts. Fourth, snails food-deprived for five days before training were poor learners and had higher dopamine contents. Thus, severe hunger increased the dopamine content in the brain. Because dopamine functions as a reward transmitter, CTA in the severely deprived snails (i.e. the fourth cohort) was thought to be mitigated by a high dopamine content.
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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 | 0,001 |
| 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 ».