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Enregistrement W4415643065 · doi:10.1111/jne.70104

Food and the brain: Neural and endocrine control of feeding, metabolism, and reproduction

2025· review· en· W4415643065 sur OpenAlexafffund
Naira da Silva Mansano, Calvin V. Lieu, Alfonso Abizaid

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroendocrinology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésLeptinGhrelinHormoneHypothalamusEndocrine systemOvulationAppetiteReproductionOrexigenicReproductive system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding and reproductive function are regulated by intricate systems that monitor food availability and energy stores, and on the basis of energy status, promote or put a brake on reproduction. This is particularly evident in the systems that regulate feeding and reproductive state in female mammals. Here we describe some of the systems that regulate feeding and reproductive state focusing on how metabolic hormones impact the onset of puberty as discussed in the panel session presented at the recent Panamerican Neuroendocrine Society meeting in Santos, Brazil. Indeed, hormones like leptin and insulin, which are released when levels of energy resources are increasing, may be critical signals that activate hypothalamic pathways related to ovulation in females to cause the onset of puberty. In adults, increasing levels of these hormones signal to the hypothalamus to reduce food intake and increase energy expenditure. In contrast, hormones like ghrelin impact hypothalamic and extrahypothalamic brain regions to drive hunger and the motivation to eat ultimately increasing feeding behavior and decreasing energy expenditure. Based on these actions, we describe some potential targets for the treatment of obesity and the mechanisms by which these targets work to improve human health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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