Activation Patterns in Superficial Layers of Neocortex Change Between Experiences Independent of Behavior, Environment, or the Hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Previous work suggests that activation patterns of neurons in superficial layers of the neocortex are more sensitive to spatial context than activation patterns in deep cortical layers. A possible source of this laminar difference is the distribution of contextual information to the superficial cortical layers carried by hippocampal efferents that travel through the entorhinal cortex and subiculum. To evaluate the role that the hippocampus plays in determining context sensitivity in superficial cortical layers, behavior-induced expression of the immediate early gene Arc was examined in hippocampus-lesioned and control rats after exposing them to 2 distinct contexts. Contrary to expectations, hippocampal lesions had no observable effect on Arc expression in any neocortical layer relative to controls. Furthermore, another group of intact animals was exposed to the same environment twice, to determine the reliability of Arc-expression patterns across identical contextual and behavioral episodes. Although this condition included no difference in external input between 2 epochs, the significant layer differences in Arc expression still remained. Thus, laminar differences in activation or plasticity patterns are not likely to arise from hippocampal sources or differences in external inputs, but are more likely to be an intrinsic property of the neocortex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».