Neural mechanisms underlying the reward‐related enhancement of motivation when remembering episodic memories with high difficulty
Notice bibliographique
Résumé
The motivation to receive rewards enhances episodic memories, and the motivation is modulated by task difficulty. In episodic retrieval, however, functional neuroimaging evidence regarding the motivation that mediates interactions between reward and task difficulty is scarce. The present fMRI study investigated this issue. During encoding performed without fMRI, participants encoded Japanese words using either deep or shallow strategies, which led to variation in difficulty level during subsequent retrieval. During retrieval with fMRI, participants recognized the target words in either high or low monetary reward conditions. In the behavioral results, a reward-related enhancement of memory was found only when the memory retrieval was difficult, and the rewarding effect on subjective motivation was greater in the retrieval of memories with high difficulty than those with low difficulty. The fMRI data showed that reward-related increases in the activation of the substantia nigra/ventral tegmental area (SN/VTA), medial temporal lobe (MTL), dorsomedial prefrontal cortex (dmPFC), and dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC) were greater during the retrieval of memories with high difficulty than those with low difficulty. Furthermore, reward-related enhancement of functional connectivity between the SN/VTA and MTL and between the SN/VTA and dmPFC during the retrieval of memories with high difficulty was significantly correlated with reward-related increases of retrieval accuracy and subjective motivation. The reward-related enhancement of episodic retrieval and retrieval-related motivation could be most effective when the level of retrieval difficulty is optimized. Such reward-related enhancement of memory and motivation could be modulated by a network including the reward-related SN/VTA, motivation-related dmPFC, and memory-related MTL. Hum Brain Mapp 38:3428-3443, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».