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O CECSBE é premiado no ISAE

O ISAE (International Society for Applied Ethology) é o maior e mais importante congresso ao nível mundial na área de etologia aplicada e bem-estar animal. O nosso grupo de pesquisa (CECSBE, Centro de Estudos Comparativos em Saúde, Sustentabilidade e Bem-estar) tem participado há mais de 5 anos, levando sempre a inovação e qualidade que caracteriza nossas pesquisas. No presente ano, na versão 54 do congresso, três dos nossos trabalhos foram apresentados, dois dos doutorandos Leandro Sabei e Marisol Parada (premiado como terceiro melhor pôster do evento), e um trabalho de iniciação científica do estudante de Veterinária / FMVZ, Gabriel Lencioni. Abaixo podem ser apreciados os pôsters e vídeos enviados ao evento.

Compromised developmental outcomes in

the offspring of lame sows

Life experiences of boars can shape survival, aggression, and nociception responses of their offspring

A deep learning-based method to assess pain in horses using facial expression recognition by video image

RSS Nature Reviews Neuroscience
  • The short and long pathways to memory
    Nature Reviews Neuroscience, Published online: 10 January 2025; doi:10.1038/s41583-025-00905-6Inhibition of CaMKII blocks short-term memory but not long-term memory of inhibitory avoidance in mice.
  • The curious case of dopaminergic prediction errors and learning associative information beyond value
    Nature Reviews Neuroscience, Published online: 08 January 2025; doi:10.1038/s41583-024-00898-8Midbrain dopamine neurons are widely assumed to signal a unidimensional value-based prediction error. In this Perspective, Kahnt and Schoenbaum overview accumulating evidence that challenges this assumption, highlighting the need for a new theory on the role of dopamine in error-based learning that goes beyond value.
  • Schemas, reinforcement learning and the medial prefrontal cortex
    Nature Reviews Neuroscience, Published online: 07 January 2025; doi:10.1038/s41583-024-00893-zA computational account of how schemas are learned through experience is lacking. In this Perspective, Bein and Niv synthesize schema theory and reinforcement learning research to derive computational principles that might govern schema learning and then propose their mediation via dimensionality reduction in the medial prefrontal cortex.