Functional and Effective Hippocampal–Neocortical Connectivity During Construction and Elaboration of Autobiographical Memory Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Autobiographical memory (AM) provides the opportunity to study interactions among brain areas that support the search for a specific episodic memory (construction), and the later experience of mentally reliving it (elaboration). While the hippocampus supports both construction and elaboration, it is unclear how hippocampal-neocortical connectivity differs between these stages, and how this connectivity involves the anterior and posterior segments of the hippocampus, as these have been considered to support the retrieval of general concepts and recollection processes, respectively. We acquired fMRI data in 18 healthy participants during an AM retrieval task in which participants were asked to access a specific AM (construction) and then to recollect it by recovering as many episodic details as possible (elaboration). Using multivariate analytic techniques, we examined changes in functional and effective connectivity of hippocampal-neocortical interactions during these phases of AM retrieval. We found that the left anterior hippocampus interacted with frontal areas during construction and bilateral posterior hippocampi with visual perceptual areas during elaboration, indicating key roles for both hippocampi in coordinating transient neocortical networks at both AM stages. Our findings demonstrate the importance of direct interrogation of hippocampal-neocortical interactions to better illuminate the neural dynamics underlying complex cognitive tasks such as AM retrieval.
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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 | 0,002 |
| 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 ».