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Enregistrement W4285005700 · doi:10.1098/rstb.2021.0055

Oxytocin—a social peptide? Deconstructing the evidence

2022· review· en· W4285005700 sur OpenAlexaff
Gareth Leng, Rhodri Leng, Mike Ludwig

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueNeuroendocrine regulation and behavior
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésOxytocinPsychologyIntervention (counseling)NeuropeptideMedicineNeurosciencePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we analyse the claim that oxytocin is a 'social neuropeptide'. This claim originated from evidence that oxytocin was instrumental in the initiation of maternal behaviour and it was extended to become the claim that oxytocin has a key role in promoting social interactions between individuals. We begin by considering the structure of the scientific literature on this topic, identifying closely interconnected clusters of papers on particular themes. We then analyse this claim by considering evidence of four types as generated by these clusters: (i) mechanistic studies in animal models, designed to understand the pathways involved in the behavioural effects of centrally administered oxytocin; (ii) evidence from observational studies indicating an association between oxytocin signalling pathways and social behaviour; (iii) evidence from intervention studies, mainly involving intranasal oxytocin administration; and (iv) evidence from translational studies of patients with disorders of social behaviour. We then critically analyse the most highly cited papers in each segment of the evidence; we conclude that, if these represent the best evidence, then the evidence for the claim is weak. This article is part of the theme issue 'Interplays between oxytocin and other neuromodulators in shaping complex social behaviours'.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,070 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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