MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380577681 · doi:10.7554/elife.81467

Male rodent perirhinal cortex, but not ventral hippocampus, inhibition induces approach bias under object-based approach-avoidance conflict

2023· article· en· W4380577681 sur OpenAlexafffund
Sandeep S. Dhawan, Carl Pinter, Andy Lee, Rutsuko Ito

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerirhinal cortexNeurosciencePsychologyOptogeneticsHippocampusTemporal lobePrefrontal cortexCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural models of approach-avoidance (AA) conflict behavior and its dysfunction have focused traditionally on the hippocampus, with the assumption that this medial temporal lobe (MTL) structure plays a ubiquitous role in arbitrating AA conflict. We challenge this perspective by using three different AA behavioral tasks in conjunction with optogenetics, to demonstrate that a neighboring region in male rats, perirhinal cortex, is also critically involved but only when conflicting motivational values are associated with objects and not contextual information. The ventral hippocampus, in contrast, was found not to be essential for object-associated AA conflict, suggesting its preferential involvement in context-associated conflict. We propose that stimulus type can impact MTL involvement during AA conflict and that a more nuanced understanding of MTL contributions to impaired AA behavior (e.g., anxiety) is required. These findings serve to expand upon the established functions of the perirhinal cortex while concurrently presenting innovative behavioral paradigms that permit the assessment of different facets of AA conflict behavior.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,139 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeLifeMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207