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Enregistrement W4213429091 · doi:10.1098/rsbl.2021.0371

Social factors and the neurobiology of pathogen avoidance

2022· review· en· W4213429091 sur OpenAlexafffund
Martin Kavaliers, Klaus‐Peter Ossenkopp, Cashmeira-Dove Tyson, Indra R. Bishnoi, Elena Choleris

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensUniversity of GuelphWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyNeuroscienceSensory systemAmygdalaDisgustSocial behaviorPsychologySocial psychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the evolutionary causes and consequences of pathogen avoidance have been gaining increasing interest, there has been less attention paid to the proximate neurobiological mechanisms. Animals gauge the infection status of conspecifics and the threat they represent on the basis of various sensory and social cues. Here, we consider the neurobiology of pathogen detection and avoidance from a cognitive, motivational and affective state (disgust) perspective, focusing on the mechanisms associated with activating and directing parasite/pathogen avoidance. Drawing upon studies with laboratory rodents, we briefly discuss aspects of (i) olfactory-mediated recognition and avoidance of infected conspecifics; (ii) relationships between pathogen avoidance and various social factors (e.g. social vigilance, social distancing (approach/avoidance), social salience and social reward); (iii) the roles of various brain regions (in particular the amygdala and insular cortex) and neuromodulators (neurotransmitters, neuropeptides, steroidal hormones and immune components) in the regulation of pathogen avoidance. We propose that understanding the proximate neurobiological mechanisms can provide insights into the ecological and evolutionary consequences of the non-consumptive effects of pathogens and how, when and why females and males engage in pathogen avoidance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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