Adolescent rats extend help to outgroup members, highlighting a neural network for group identity categorization
Notice bibliographique
Résumé
Summary Prosocial behavior, in particular helping others in need, occurs preferentially in response to the perceived distress of one’s own group members, or ingroup. The development of neural mechanisms underlying social selectivity towards ingroup members are not well established. Here, we used a rat helping behavior test to explore the development and neural basis of ingroup bias for prosocial behavior in adolescent rats. We previously found that adult rats selectively help others from their own social group, and that this selectivity is associated with activation in reward and motivation circuits. Surprisingly, we found that adolescent rats helped both ingroup and outgroup members, evidence suggesting that ingroup bias emerges in adulthood. Analysis of brain-wide neural activity, indexed by expression of the early-immediate gene c-Fos, revealed increased activity for ingroup members across a broad set of regions, which was congruent for adults and adolescents. However, adolescents showed reduced hippocampal and insular activity, and increased orbitofrontal cortex activity compared to adults. Adolescent rats who did not help trapped others also demonstrated increased amygdala connectivity. Together, these findings demonstrate that biases for group-dependent prosocial behavior develop with age in rats and suggest that specific brain regions contribute to this prosocial selectivity, overall pointing to possible targets for the functional modulation of ingroup bias. One Sentence Summary Prosocial selectivity increases with age in parallel with hippocampal and insular activation, providing insight into the neural classification of group membership.
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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) | 0,003 | 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 ».