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Enregistrement W2125015671 · doi:10.1162/08989290260138609

Hemispheric Encoding Asymmetry is More Apparent Than Real

2002· article· en· W2125015671 sur OpenAlexaff
Michael B. Miller, Alan Kingstone, Michael S. Gazzaniga

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDisconnectionEncoding (memory)Lateralization of brain functionEpisodic memoryNeuroimagingRight hemisphereNeuroscienceCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous neuroimaging studies have claimed a left hemisphere specialization for episodic "encoding" and a right hemisphere specialization for episodic "retrieval." Yet studies of split-brain patients indicate relatively minor memory impairment after disconnection of the two hemispheres. This suggests that both hemispheres are capable of encoding and retrieval. In the present experiment, we examined the possible limits on encoding capacity of each hemisphere by manipulating the "depth" of processing during the encoding of unfamiliar faces and familiar words in the left and right hemispheres of two split-brain patients. Results showed that only the left hemisphere benefited from deeper (more elaborate) encoding of familiar words, and only the right hemisphere benefited from deeper encoding of unfamiliar faces. Our findings are consistent with the view that hemispheric asymmetries in episodic encoding are related to hemisphere-specific processing of particular stimuli. Convergent with recent neuroimaging studies, these results with split-brain patients also suggest that these hemispheric differences are not due to unique specializations in each half brain for encoding memories, but rather, are due to preferential recruitment of the synaptically closer prefrontal cortex to posterior regions processing material-specific information.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations47
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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