Dissociable contributions of the prefrontal cortex to hippocampus- and caudate nucleus-dependent virtual navigation strategies
Notice bibliographique
Résumé
The hippocampus and the caudate nucleus are critical to spatial- and stimulus-response-based navigation strategies, respectively. The hippocampus and caudate nucleus are also known to be anatomically connected to various areas of the prefrontal cortex. However, little is known about the involvement of the prefrontal cortex in these processes. In the current study, we sought to identify the prefrontal areas involved in spatial and response learning. We used functional magnetic resonance imaging (fMRI) and voxel-based morphometry to compare the neural activity and grey matter density of spatial and response strategy users. Twenty-three healthy young adults were scanned in a 1.5 T MRI scanner while they engaged in the Concurrent Spatial Discrimination Learning Task, a virtual navigation task in which either a spatial or response strategy can be used. In addition to increased BOLD activity in the hippocampus, spatial strategy users showed increased BOLD activity and grey matter density in the ventral area of the medial prefrontal cortex, especially in the orbitofrontal cortex. On the other hand, response strategy users exhibited increased BOLD activity and grey matter density in the dorsal area of the medial prefrontal cortex. Given the prefrontal cortex's role in reward-guided decision-making, we discuss the possibility that the ventromedial prefrontal cortex, including the orbitofrontal cortex, supports spatial learning by encoding stimulus-reward associations, while the dorsomedial prefrontal cortex supports response learning by encoding action-reward associations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».