Editor's evaluation: A fear conditioned cue orchestrates a suite of behaviors in rats
Notice bibliographique
Résumé
Knowing that an animal is fearful is crucial for many psychology and neuroscience studies. For instance, this knowledge allows researchers to examine the brain pathways involved in processing and responding to fear. Typically, researchers consider that a rodent is experiencing fear if it ‘freezes’ – a response which, in the wild, helps to evade detection by predators. In Pavlovian fear conditioning experiments, for example, rats and mice freeze when exposed to a stimulus (often a specific sound) previously associated with unpleasant sensations. However, rodents can also respond more actively to threats, for instance by running or jumping away. It remains unclear whether the ‘fearful stimuli’ used in Pavlovian approaches specifically elicits only freezing, or other fear-related behaviors as well. To investigate this, Chu et al. used high-speed cameras to record rats’ responses to a sound cue they had ‘learned’ to associate with a mild foot shock. In addition to freezing, the animals ran, jumped, stood on their hind legs and stopped their usual reward-seeking behavior in response to the cue. Crucially, these reactions were absent when the rats were exposed to sound cues not associated with pain. Overall, these experiments demonstrate that Pavlovian conditioning can elicit a full range of fear-related behaviors beyond freezing. Understanding the neural activity behind these diverse responses could lead to more targeted therapies and interventions addressing the various ways stress and anxiety manifest in people.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,020 |
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 ».