FARESHARE: An open-source apparatus for assessing drinking microstructure in socially housed rats
Notice bibliographique
Résumé
Social factors have been shown to play a significant and lasting role in alcohol consumption. Studying the role of social context on alcohol drinking is important to understand the factors that contribute to the initiation or maintenance of casual and problematic alcohol use, as well as those that may be protective. A substantial body of preclinical research has shown that social environment such as housing conditions and social rank plays an important role in alcohol consumption and preference, though the extent of these effects have been obfuscated by methodological differences and technical challenges. Robust individual differences in alcohol intake in socially housed animals are difficult to track when animals share a common fluid source. Commercial solutions are prohibitively expensive and are limited by proprietary software and hardware (including caging systems). Here we describe FARESHARE, an affordable, open-source solution for tracking fluid consumption in socially housed rats. The device uses RFID and custom hardware to individually measure and record each rat's fluid consumption and licking microstructure. Each bout is also timestamped such that the circadian effects of drinking behaviour may be analysed. We provide a validation showing the operation of the device in a two-bottle-choice alcohol-drinking paradigm over a nine-day period in four group-housed female rats. We show that FARESHARE is able to capture traditional measures such as daily intake and preference, as well as circadian effects, microstructure, and individual variations in drinking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».