In search of prosociality in rodents: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Studying prosociality in rodents can provide insight into brain mechanisms potentially related to neurodevelopmental disorders known to impact social behaviors (e.g., autism spectrum disorder). While many studies have been published suggesting promising models, current knowledge remains scattered, including potential factors mediating prosocial behaviors in rodents. Prosocial behavior is characterized by an action done to benefit another or promote their well-being. The goal of this scoping review is to characterize current findings regarding prosocial paradigms in rodents, highlight current gaps in reporting, and identify factors shown to be important in mediating prosocial responses in rodents. Five databases were consulted in search of relevant studies published between 2000 and 2020 (APA PsycInfo, Embase, MEDLINE, Scopus, Web of Science). An update using a semi-supervised machine learning approach (ASReview) was then conducted to collect studies from 2021-2023. In total, 80 articles were included. Findings were the following: (1) Three categories of prosocial paradigm were extracted: cooperation, helping, and sharing tasks, (2) Rodents showed the ability to perform prosocial actions in all three categories, (3) Significant gaps in reported methodologies (e.g., failure to report animals' characteristics, housing conditions, and/or experimental protocol) and mediating factors (e.g., sex, strain, housing, food restriction) were found, and (4) Behaviors are determinant when investigating prosociality in rodents, however many studies omitted to include such analyses. Together these results inform future studies on the impact of mediating factors and the importance of behavioral analyses on the expression of prosocial behaviors in rodents.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».