Unraveling the contributions of the diencephalon to recognition memory: A review
Notice bibliographique
Résumé
Both clinical investigations and studies with animals reveal nuclei within the diencephalon that are vital for recognition memory (the judgment of prior occurrence). This review seeks to identify these nuclei and to consider why they might be important for recognition memory. Despite the lack of clinical cases with circumscribed pathology within the diencephalon and apparent species differences, convergent evidence from a variety of sources implicates a subgroup of medial diencephalic nuclei. It is supposed that the key functional interactions of this subgroup of diencephalic nuclei are with the medial temporal lobe, the prefrontal cortex, and with cingulate regions. In addition, some of the clinical evidence most readily supports dual-process models of recognition, which assume two independent cognitive processes (recollective-based and familiarity-based) that combine to direct recognition judgments. From this array of information a "multi-effect multi-nuclei" model is proposed, in which the mammillary bodies and the anterior thalamic nuclei are of preeminent importance for recollective-based recognition. The medial dorsal thalamic nucleus is thought to contribute to familiarity-based recognition, but this nucleus, along with various midline and intralaminar thalamic nuclei, is also assumed to have broader, indirect effects upon both recollective-based and familiarity-based recognition.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».