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Enregistrement W4390986106 · doi:10.3390/ani14020296

Neurobiology of Pathogen Avoidance and Mate Choice: Current and Future Directions

2024· review· en· W4390986106 sur OpenAlexafffund
Dante Cantini, Elena Choleris, Martin Kavaliers

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDisgustMate choiceSensory cuePsychologyAvoidance behaviourAnxietyCognitive psychologyOlfactionNeuroscienceBiologyDevelopmental psychologySocial psychologyMatingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals are under constant threat of parasitic infection. This has influenced the evolution of social behaviour and has strong implications for sexual selection and mate choice. Animals assess the infection status of conspecifics based on various sensory cues, with odours/chemical signals and the olfactory system playing a particularly important role. The detection of chemical cues and subsequent processing of the infection threat that they pose facilitates the expression of disgust, fear, anxiety, and adaptive avoidance behaviours. In this selective review, drawing primarily from rodent studies, the neurobiological mechanisms underlying the detection and assessment of infection status and their relations to mate choice are briefly considered. Firstly, we offer a brief overview of the aspects of mate choice that are relevant to pathogen avoidance. Then, we specifically focus on the olfactory detection of and responses to conspecific cues of parasitic infection, followed by a brief overview of the neurobiological systems underlying the elicitation of disgust and the expression of avoidance of the pathogen threat. Throughout, we focus on current findings and provide suggestions for future directions and 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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