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Enregistrement W2031338443 · doi:10.3389/fnhum.2014.00709

Examining the role of the temporo-parietal network in memory, imagery, and viewpoint transformations

2014· article· en· W2031338443 sur OpenAlexafffund
Kiret Dhindsa, Vladislav Drobinin, John A. King, Geoffrey B. Hall, Neil Burgess, Suzanna Becker

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésCognitive psychologyPsychologyMental imageNeuroscienceCognitive scienceCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional view of the medial temporal lobe (MTL) focuses on its role in episodic memory. However, some of the underlying functions of the MTL can be ascertained from its wider role in supporting spatial cognition in concert with parietal and prefrontal regions. The MTL is strongly implicated in the formation of enduring allocentric representations (e.g., O'Keefe, 1976; King et al., 2002; Ekstrom et al., 2003). According to our BBB model (Byrne et al., 2007), these representations must interact with head-centered and body-centered representations in posterior parietal cortex via a transformation circuit involving retrosplenial areas. Egocentric sensory representations in parietal areas can then cue the recall of allocentric spatial representations in long-term memory and, conversely, the products of retrieval in MTL can generate mental imagery within a parietal "window." Such imagery is necessarily egocentric and forms part of visuospatial working memory, in which it can be manipulated for the purpose of planning/imagining the future. Recent fMRI evidence (Lambrey et al., 2012; Zhang et al., 2012) supports the BBB model. To further test the model, we had participants learn the locations of objects in a virtual scene and tested their spatial memory under conditions that impose varying demands on the transformation circuit. We analyzed how brain activity correlated with accuracy in judging the direction of an object (1) from visuospatial working memory (we assume transient working memory due to the order of tasks and the absence of change in viewpoint, but long-term memory retrieval is also possible), (2) after a rotation of viewpoint, or (3) after a rotation and translation of viewpoint (judgment of relative direction). We found performance-related activity in both tasks requiring viewpoint rotation (ROT and JRD, i.e., conditions 2 and 3) in the core medial temporal to medial parietal circuit identified by the BBB model. These results are consistent with the predictions of the BBB model, and shed further light on the neural mechanisms underlying spatial memory, mental imagery and viewpoint transformations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations51
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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