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Enregistrement W2606067769 · doi:10.1101/lm.045047.117

Intrusions in episodic memory: reconsolidation or interference?

2017· article· en· W2606067769 sur OpenAlexaff
Angela Klingmüller, Jeremy B. Caplan, Tobias Sommer

Notice bibliographique

RevueLearning & Memory · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemory consolidationContext (archaeology)Episodic memoryPsychologyRecallCognitionCognitive psychologyFree recallIntrusionInterference theoryNeuroscienceHippocampusWorking memory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It would be profoundly important if reconsolidation research in animals and other memory domains generalized to human episodic memory. A 3-d-list-discrimination procedure, based on free recall of objects, with a contextual reminder cue (the testing room), has been thought to demonstrate reconsolidation of human episodic memory (as noted in a previous study). Our goal was to replicate the central result, a high intrusion rate during recall of the target list, and evaluate the reconsolidation account relative to an alternative account, based on state-dependent learning and interference. First, replication was not straightforward (Experiment 1). Second, using a very unique, highly salient context (Experiment 2), the method produced a qualitative replication, but it was small in magnitude. A critical assumption of the reconsolidation account, that the target list is reactivated and destabilized during re-exposure to the study context, was not supported (Experiment 3). Although troubling for the reconsolidation account, the findings can be easily accommodated by an alternative account that does not assume additional neurobiological processes underlying the destabilization of consolidated memories, instead explaining intrusion rates simply in terms of well-established cognitive effects, such as item-to-context binding and interference during retrieval.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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