Notice bibliographique
Résumé
In 1904, Richard Semon introduced the term "engram" to describe the neural substrate responsible for (or at least important in) storing and recalling memories (i.e., a memory trace). The recent introduction of a vast array of powerful new tools to probe and manipulate memory function at the cell and neuronal circuit level has spurred an explosion of interest in studying the engram. However, the present "engram renaissance" was not borne in isolation but rather builds on a long tradition of memory research. We believe it is important to acknowledge the debts our current generation of scientists owes to those scientists who have offered key ideas, persevered through failed experiments and made important discoveries before us. Examining the past can also offer a fresh perspective on the present state and future promise of the field. Given the large amount of empirical advances made in recent years, it seems particularly timely to look back and review the scientists who introduced the seminal terminology, concepts, methodological approaches, and initial data pertaining to engrams. Rather than simply list their many accomplishments, here we color in some details of the lives and milestone contributions of our seven personal heroes of the engram (Richard Semon, Karl Lashley, Donald Hebb, Wilder Penfield, Brenda Milner, James McConnell, and Richard Thompson). In reviewing their historic role, we also illustrate how their work remains relevant to today's studies.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».