Inga D. Neumann: Molecular underpinnings of the brain oxytocin system and its involvement in socio-emotional behaviour: More than a love story
Notice bibliographique
Résumé
Professor Inga Neumann stands at the forefront of neuropeptide research, bringing over three decades of expertise to her role as Chair of the Department of Behavioural and Molecular Neurobiology at the University of Regensburg, Germany. Her journey in science began in East Germany at the Karl-Marx-University in Leipzig (now the University of Leipzig), where she earned both her diploma in biology and her PhD. After the fall of the Berlin Wall, her career path led her through a postdoctoral position at the University of Calgary in Canada and seven enriching years at the Max-Planck Institute for Psychiatry in Munich before assuming her current position at Regensburg in 2001. As the first woman to be appointed full professor at the Faculty of Biology and Preclinical Medicine, she has shaped the University's neuroscience landscape by establishing and directing the Elite Masters Programme in Experimental and Clinical Neuroscience. Currently, she heads the Graduate School “Neurobiology of Socio-Emotional Dysfunctions,” a prestigious program funded by the German Research Foundation since 2017. The heart of her research lies in understanding how neuropeptides, particularly oxytocin, vasopressin, and CRF, orchestrate stress responses and social behaviours. Her work spans multiple levels of analysis – from molecular mechanisms and epigenetics to neural circuits and behaviour – primarily using rodent models to unlock the mysteries of the social brain. In this Genomic Press Interview, Professor Neumann shares her reflections on a life dedicated to unravelling the intricate relationships between brain chemistry and behaviour, offering insights into both her scientific journey and personal philosophy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».