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Enregistrement W4308770893 · doi:10.1523/jneurosci.1378-22.2022

Neural Mechanisms Mediating Sex Differences in Motivation for Reward: Cognitive Bias, Food, Gambling, and Drugs of Abuse

2022· article· en· W4308770893 sur OpenAlexafffund
Caitlin A. Orsini, Travis Brown, Travis E. Hodges, Yanaira Alonso‐Caraballo, Catharine A. Winstanley, Jill B. Becker

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurotransmitter Receptor Influence on Behavior
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesOffice of Extramural Research, National Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute on Drug AbuseGovernment of Canada
Mots-clésPsychologyCognitionReward systemDrugs of abuseGonadal hormonesSubstance abuseDevelopmental psychologyNeural correlates of consciousnessHormoneNeuroscienceAddictionPsychiatryMedicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences in motivation for food rewards, gambling, and drugs of abuse are modulated by multiple factors, including sensory stimuli, gonadal hormones, and cognitive bias. Cues, drugs of abuse, and a high-fat diet can significantly impact neural signaling in the reward system and functioning of neural systems that regulate executive functions differentially in males and females. Additionally, sex differences in risky decision-making, cognitive bias, and motivation for food and drugs of abuse are mediated by gonadal hormones in both sexes. As neuroscientists analyze data from both sexes, it is becoming apparent that these differences are not simply mediated by hormones in females, but involve sex differences in the specific neural responses to stimuli, including both external stimuli and internal hormonal signals. Understanding sex differences in the mechanisms underlying reward-seeking behaviors and the development of substance use disorders will help uncover potential therapies and treatments that will benefit both men and women. Based on these observations, it is essential that females are included in neuroscience research.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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