Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Disgust can be thought of as an affective system that has evolved to detect signs of pathogens, parasite and toxins as well as to stimulate behaviors that reduce the risk of their acquisition. Disgust incorporates social cognitive mechanisms to regulate exposure to and, or anticipate and avoid exposure to pathogens and toxins. Social cognition entails the acquisition of social information about others (ie, social recognition) and from others (ie, social learning). This involves recognizing and assessing other individuals and the pathogen/parasite/contamination/toxin threat they pose and deciding about when and how to interact with and, or avoid them. Social cognition provides a frame-work for examining the expression of disgust and the associated neurobiological mechanisms. Here, we briefly consider the relations between social cognition and pathogen/parasite/toxin avoidance behaviors. We briefly discuss aspects of: (1) the odor mediated social recognition of actual and potentially infected individuals and the impact of parasite/pathogen threat on disgust mate and social partner choice; (2) the roles of "out-groups" (strangers, unfamiliar individuals) and "in-groups" (familiar individuals) in the expression of disgust and pathogen avoidance behaviors; (3) individual and social learning of disgust and empathy for disgust; (4) toxin elicited disgust and anticipatory disgust; (5) the neurobiological mechanisms, and in particular the roles of the nonapeptide, oxytocin and estrogenic mechanism associated with social cognition and the expression of disgust. These findings on the social neuroscience of disgust have a direct bearing on our understanding of the roles of disgust in shaping human and nonhuman social behavior.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle