fMRI differences in encoding and retrieval of pictures due to encoding strategy in the elderly
Notice bibliographique
Résumé
Functional MRI (fMRI) was used to examine the neural correlates of depth of processing during encoding and retrieval of photographs in older normal volunteers (n = 12). Separate scans were run during deep (natural vs. man-made decision) and shallow (color vs. black-and-white decision) encoding and during old/new recognition of pictures initially presented in one of the two encoding conditions. A baseline condition consisting of a scrambled, color photograph was used as a contrast in each scan. Recognition accuracy was greater for the pictures on which semantic decisions were made at encoding, consistent with the expected levels of processing effect. A mixed-effects model was used to compare fMRI differences between conditions (deep-baseline vs. shallow-baseline) in both encoding and retrieval. For encoding, this contrast revealed greater activation associated with deep encoding in several areas, including the left parahippocampal gyrus (PHG), left middle temporal gyrus, and left anterior thalamus. Increased left hippocampal, right dorsolateral, and inferior frontal activations were found for recognition of items that had been presented in the deep relative to the shallow encoding condition. We speculate that the modulation of activity in these regions by the depth of processing manipulation shows that these regions support effective encoding and successful retrieval. A direct comparison between encoding and retrieval revealed greater activation during retrieval in the medial temporal (right hippocampus and bilateral PHG), anterior cingulate, and bilateral prefrontal (inferior and dorsolateral). Most notably, greater right posterior PHG was found during encoding compared to recognition. Focusing on the medial temporal lobe (MTL) region, our results suggest a greater involvement of both anterior MTL and prefrontal regions in retrieval compared to encoding.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».