How to reduce fear in a snail: Take an aspirin, call me in the morning
Notice bibliographique
Résumé
Aspirin (Acetylsalicylic acid, ASA), one of the widely used non-steroid anti-inflammatory drugs can easily end up in sewage effluents and thus it becomes necessary to investigate the effects of aspirin on behaviour of aquatic organisms. Previous studies in mammals have shown ASA to alter fear and anxiety-like behaviours. In the great pond snail Lymnaea stagnalis, ASA has been shown to block a 'sickness state' induced by lipopolysaccharide injection which upregulates immune and stress-related genes thus altering behavioural responses. In Lymnaea, eliciting physiological stress may enhance memory formation or block its retrieval depending on the stimulus type and intensity. Here we examine whether ASA will alter two forms of associative-learning memory in crayfish predator-experienced Lymnaea when ASA exposure accompanies predator-cue-induced stress during the learning procedure. The two trainings procedures are: 1) operant conditioning of aerial respiration; and 2) a higher form of learning, called configural learning, which here is dependent on evoking a fear response. We show here that ASA alone does not alter homeostatic aerial respiration, feeding behaviour or long-term memory (LTM) formation of operantly conditioned aerial respiration. However, ASA blocked the enhancement of LTM formation normally elicited by training snails in predator cue. ASA also blocked configural learning, which makes use of the fear response elicited by the predator cue. Thus, ASA alters how Lymnaea responds cognitively to predator detection.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».