MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2224339160 · doi:10.1186/s13041-015-0184-0

Effect of context exposure after fear learning on memory generalization in mice

2016· article· en· W2224339160 sur OpenAlexaff
Ayano Fujinaka, Ruoshi Li, Masanobu Hayashi, Deependra Kumar, Gopakumar Changarathil, Keisuke Naito, Kousuke Miki, Taihei Nishiyama, Michael Lazarus, Takeshi Sakurai, Nohjin Kee, Satomi Nakajima, Szu‐Han Wang, Masanori Sakaguchi

Notice bibliographique

RevueMolecular Brain · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilResearch Foundation for Opto-Science and TechnologyUniversity of TsukubaKato Memorial Bioscience FoundationJapan Society for the Promotion of ScienceBrain Science FoundationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyKanazawa UniversityJapan Foundation for Applied Enzymology
Mots-clésGeneralizationPsychologyPsychopharmacologyContext (archaeology)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyEpistemologyPsychiatryPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The conditions under which memory generalization occurs are not well understood. Although it is believed that fear memory generalization is gradually established after learning, it is not clear whether experiences soon after learning affect generalization. RESULTS: Using a contextual fear conditioning paradigm in mice, we found that fear memory generalization occurred when mice were exposed to a familiar, unconditioned context soon after fear learning. CONCLUSIONS: Our results suggest that the familiarity of contexts and the timing of their exposure influences memory generalization, which increases our understanding of the mechanisms of generalization.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular BrainMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207