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Enregistrement W1766235807 · doi:10.3758/bf03331990

Dorsal and ventral hippocampus: Same or different?

2000· article· en· W1766235807 sur OpenAlexaff
Janina Ferbinteanu, Robert J. McDonald

Notice bibliographique

RevuePsychobiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNeuroscienceConditioningDorsumDissociation (chemistry)Discriminative modelLesionContext (archaeology)Spatial learningCognitive psychologyHippocampusAnatomyArtificial intelligenceChemistryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work has suggested that the hippocampus (HPC) is not a functionally homogenous structure, because lesions of the septal pole have been found to produce more of a deficit in spatial navigation. To investigate whether this dissociation extends to configural-relational learning, we tested rats with dorsal or ventral HPC lesions in a modified version of the Morris water task and in a discriminative context-conditioning paradigm. Results indicated that dorsal HPC lesions were more efficient in impairing performance in the spatial navigation task but that ventral HPC lesions also had some effect. However, no differences between groups were found in the nonspatial context-conditioning task. Both lesion groups acquired discriminative freezing at a rate identical to that of the controls, but lesioned animals could not acquire preference for the safe environment even after three pairings with shock. Thus, comparison of multiple cues with different emotional valence requires integration along the septotemporal axis of the HPC. Reviewing previous studies, we conclude that although the dorsal HPC pole is more efficient than the ventral in supporting spatial navigation, the dissociation is not absolute. We also hypothesize that physiological activity along the longitudinal axis of the HPC might have particular behavioral relevance. Theoretical implications of this hypothesis are considered.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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