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Enregistrement W4313328883 · doi:10.3390/brainsci13010060

Water Drinking Behavior Associated with Aversive Arousal in Rats: An Integrative Approach

2022· review· en· W4313328883 sur OpenAlexaff
Stefan M. Brudzyński

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbacholThirstPolydipsiaPsychologyCholinergicNeuroscienceArousalAnxietyAversive StimulusReticular activating systemLimbic systemStimulationEndocrinologyMedicineCentral nervous systemPsychiatryReticular formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cholinergic muscarinic stimulation of vast areas of the limbic brain induced a well-documented polydipsia in laboratory rats. This excessive water-drinking behavior has not received any convincing biological and physiological interpretation for the last 50 years. This review offers such an interpretation and suggests that cholinergically induced drinking response, mostly by carbachol, is associated with activation of the ascending mesolimbic cholinergic system that serves for initiation of emotional aversive arousal of the organism. The ascending cholinergic system originates from the laterodorsal tegmental nucleus, has a diffuse nature, and affects numerous subcortical limbic structures. It is proposed that the carbachol-induced drinking response is related to the state of anxiety and does not serve the regulation of thirst. Instead, the response is anxiety-induced polydipsia that might occur as a soothing procedure that decreases the aversiveness of the negative emotional state induced by carbachol. It is concluded that carbachol-induced water-drinking behavior is a rewarding process that contributes to alleviating the feeling of anxiety by bringing some relief from the cholinergically induced aversive state, and it is a homologue to anxiety-driven polydipsia in humans.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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