MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2129737209 · doi:10.1080/02643290342000609

Involvement of the hippocampus in implicit learning of supra-span sequences: The case of sj

2004· article· en· W2129737209 sur OpenAlexaff
Sylvain Gagnon, Jonathan K. Foster, J. Turcotte, Steven Jongenelis

Notice bibliographique

RevueCognitive Neuropsychology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySerial reaction timeImplicit learningSequence learningRecallCognitive psychologyTask (project management)HippocampusSpan (engineering)Free recallMemory spanEngramCognitionNeuroscienceWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning of supra-span sequences was assessed in a densely amnesic individual (SJ) who suffers from a substantial circumscribed bilateral lesion to the hippocampus. SJ's ability to lay down information originating from repetitive memory recall episodes was assessed using Hebb's supra-span procedure. After assessment of short-term memory span, 25 sequences of span +1 items were presented to SJ for immediate serial recall (ISR), one sequence being presented repeatedly eight times. Learning was deduced by the comparison of ISR scores on the repeated versus nonrepeated sequences of span +1 items. SJ's learning capacity was examined using four different types of stimuli: digits, spatial locations (Corsi block tapping test), words, and pseudowords. Implicit learning of sensorimotor sequences was also assessed in SJ using a serial reaction time (SRT) paradigm. Findings with the supra-span ISR task revealed evidence of learning in SJ with all four types of stimuli. The learning magnitude, as well as learning rate, observed in SJ were comparable to those observed in matched control participants. SJ showed evidence of implicit learning on the SRT paradigm. We conclude that the hippocampus is not required to learn certain types of recurrent information, and that the supra-span ISR task can be considered as an implicit-based learning paradigm. These findings have significant implications for our conceptualisation of implicit learning, and for understanding of the role of the hippocampus in learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations45
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCognitive NeuropsychologyMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207