Involvement of the hippocampus in implicit learning of supra-span sequences: The case of JS
Notice bibliographique
Résumé
Learning of supra-span sequences was assessed in a densely amnesic individual (SJ) who suffers from a substantial circumscribed bilateral lesion to the hippocampus. SJ’s ability to lay down information originating from repetitive memory recall episodes was assessed using Hebb’s supra-span procedure. After assessment of short-term memory span, 25 sequences of span +1 items were presented to SJ for immediate serial recall (ISR), one sequence being presented repeatedly eight times. Learning was deduced by the comparison of ISR scores on the repeated versus nonrepeated sequences of span +1 items. SJ’s learning capacity was examined using four different types of stimuli: digits, spatial locations (Corsi block tapping test), words, and pseudowords. Implicit learning of sensorimotor sequences was also assessed in SJ using a serial reaction time (SRT) paradigm. Findings with the supra-span ISR task revealed evidence of learning in SJ with all four types of stimuli. The learning magnitude, as well as learning rate, observed in SJ were comparable to those observed in matched control participants. SJ showed evidence of implicit learning on the SRT paradigm. We conclude that the hippocampus is not required to learn certain types of recurrent information, and that the supra-span ISR task can be considered as an implicit-based learning paradigm. These findings have significant implications for our conceptualisation of implicit learning, and for understanding of the role of the hippocampus in learning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».