Notice bibliographique
Résumé
Memories serve to establish some permanence to our inner lives despite the fleeting nature of subjective experience. Most neurobiological theories of memory assume that this mental permanence reflects an underlying cellular permanence. Namely, it is assumed that the cellular changes which first occur to store a memory are perpetuated for as long as the memory is stored. But is that really the case? In an opinion piece in this issue of Hippocampus, Aryeh Routtenberg raises the provocative idea that the subjective sense of memory persistence is not in fact a result of persistence at the cellular level, rather, that "supple synapses" and multiple "evanescent networks" that are forever changing are responsible for our memories. On one level, his proposal could be construed as a radical challenge to some of our most fundamental theories of the neurobiology of memory, including Donald Hebb's proposal that memories are stored by networks that strengthen their connections to increase the likelihood of the same activity patterns being recreated at a later date. However, it could also be seen as a moderating call, a call for a greater acknowledgement of the dynamic, stochastic, and distributed nature of neural networks. In this response to Routtenberg's article, we attempt to provide a clarification of the dividing line between these two interpretations of his argument, and in doing so, we provide some overview of the empirical evidence that bears on this subject. We argue that the data that exists to date favors the more moderate interpretation: that memory storage involves a process in which activity patterns are made more likely to reoccur, but that an under-appreciated reality is that mnemonic traces may continue to change and evolve over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».