MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2621551027 · doi:10.1523/jneurosci.3212-16.2017

Unraveling the Role of the Hippocampus in Reversal Learning

2017· article· en· W2621551027 sur OpenAlexaff
Adrià Vilà‐Balló, Ernest Mas‐Herrero, Pablo Ripollés, Marta Simó, Júlia Miró, David Cucurell, Diana López-Barroso, Montserrat Juncadella, Josep Marco‐Pallarés, Mercè Falip, Antoni Rodríguez‐Fornells

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesGeneralitat de Catalunya
Mots-clésNeurosciencePsychologyReinforcement learningCognitive psychologyHippocampusHippocampal formationTask (project management)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in reversal learning has mainly focused on the functional role of dopamine and striatal structures in driving behavior on the basis of classic reinforcement learning mechanisms. However, recent evidence indicates that, beyond classic reinforcement learning adaptations, individuals may also learn the inherent task structure and anticipate the occurrence of reversals. A candidate structure to support such task representation is the hippocampus, which might create a flexible representation of the environment that can be adaptively applied to goal-directed behavior. To investigate the functional role of the hippocampus in the implementation of anticipatory strategies in reversal learning, we first studied, in 20 healthy individuals (11 women), whether the gray matter anatomy and volume of the hippocampus were related to anticipatory strategies in a reversal learning task. Second, we tested 20 refractory temporal lobe epileptic patients (11 women) with unilateral hippocampal sclerosis, who served as a hippocampal lesion model. Our results indicate that healthy participants were able to learn the task structure and use it to guide their behavior and optimize their performance. Participants9 ability to adopt anticipatory strategies correlated with the gray matter volume of the hippocampus. In contrast, hippocampal patients were unable to grasp the higher-order structure of the task with the same success than controls. Present results indicate that the hippocampus is necessary to respond in an appropriately flexible manner to high-order environments, and disruptions in this structure can render behavior habitual and inflexible. <b>SIGNIFICANCE STATEMENT</b> Understanding the neural substrates involved in reversal learning has provoked a great deal of interest in the last years. Studies with nonhuman primates have shown that, through repetition, individuals are able to anticipate the occurrence of reversals and, thus, adjust their behavior accordingly. The present investigation is devoted to know the role of the hippocampus in such strategies. Importantly, our findings evidence that the hippocampus is necessary to anticipate the occurrence of reversals, and disruptions in this structure can render behavior habitual and inflexible.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuroscienceMême sujetMemory and Neural MechanismsTravaux en français237 207