The nature and time‐course of medial temporal lobe contributions to semantic retrieval: An fMRI study on verbal fluency
Notice bibliographique
Résumé
Recent investigations have shown that the medial temporal lobe (MTL), a region thought to be exclusive to episodic memory, can also influence performance on tests of semantic memory. The present study examined further the nature of MTL contributions to semantic memory tasks by tracking MTL activation as participants performed category fluency, a traditional test of semantic retrieval. For categories that were inherently autobiographical (e.g. names of friends), the MTLs were activated throughout the time period in which items were generated, consistent with the MTLs role in retrieving autobiographical memories. For categories that could not benefit from autobiographical or spatial/context information (e.g. governmental offices), the MTL was not implicated at any time point. For categories for which both prototypical and episodically-related information exists (e.g. kitchen utensils), there was more robust MTL activity for the open-ended, late generation periods compared with the more well-defined, early item generation time periods. We interpret these results as suggesting that early in the generation phase, responses are based on well-rehearsed prototypical knowledge whereas later performance relies more on open-ended strategies, such as deriving exemplars from personally relevant contextual information (e.g. imagining one's own kitchen). These findings and interpretation were consistent with the results of an initial, separate behavioral study (Expt 1), that used the distinctiveness of responses as a measure of open-endedness across the generation phase: Response distinctiveness corresponded to the predicted open-endedness of the various tasks at early and late phases. Overall, this is consistent with the view that as generation of semantic information becomes open-ended, it recruits processes from other domains, such as episodic memory, to support performance.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».