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Enregistrement W2092149810 · doi:10.1523/jneurosci.5466-09.2010

Past Experience Modulates the Neural Mechanisms of Episodic Memory Formation

2010· article· en· W2092149810 sur OpenAlexafffund
Jordan Poppenk, Anthony R. McIntosh, Fergus I. M. Craik, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésEpisodic memoryNeuroscienceHippocampusEncoding (memory)PsychologyPrecuneusNoveltyExplicit memorySemantic memoryFunctional neuroimagingNeuroanatomy of memoryRepetition (rhetorical device)Cognitive psychologyNeuroimagingFunctional magnetic resonance imagingCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroscientists have observed the "birth" of memories, but have not explored how an organism's past experience with materials interacts with the neural mechanisms of episodic memory formation. Using functional neuroimaging, we searched for such an interaction by examining brain activity during memory encoding that predicted participants' subsequent episodic memory for novel and repeated scenes. Memory for both scene types was predicted by a common posterior network in occipital and parietal cortices. Medial temporal memory predictors were modulated by scene repetition: the right anterior hippocampus and right amygdala predicted memory for novel scenes only, whereas posterior hippocampi predicted memory for repeated scenes only. There was also greater functional connectivity between the temporal pole and anterior versus posterior hippocampus, and this link predicted memory for novel but not repeated scenes. In contrast, there was greater functional connectivity between the precuneus and posterior versus anterior hippocampus, and this link predicted memory for repeated but not novel scenes. Together, these results reveal a functional specialization within the hippocampus for the encoding of novel and previously experienced materials, and suggest that the topography of this specialization might be related to local variations in connectivity. Because episodic memory for repeated scenes was superior, our results also support traditional views of encoding emphasizing the role of prior representations, and illuminate one way in which humans use existing memories to help form new ones. In so doing, our results challenge recent novelty-encoding hypotheses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations88
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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