Re-stepping into the same river: competition problem rather than a reconsolidation failure in an established motor skill
Notice bibliographique
Résumé
Animal models suggest that consolidated memories return to their labile state when reactivated and need to be restabilized through reconsolidation processes to persist. Consistent with this notion, post-reactivation pharmacological protein synthesis blockage results in mnemonic failure in hippocampus-dependent memories. It has been proposed that, in humans, post-reactivation experience with a competitive task can also interfere with memory restabilization. However, several studies failed to induce performance deficit implementing this approach. Moreover, even upon effective post-reactivation interference, hindered performance may rapidly recover, raising the possibility of a retrieval rather than a storage deficit. Here, to address these issues in procedural memory domain, we used new learning to interfere with restabilization of motor memory acquired through training on a sequence of finger movements. Only immediate post-reactivation interference was associated with the loss of post-training delayed gains in performance, a hallmark of motor sequence memory consolidation. We also demonstrate that such performance deficit more likely indicates a genuine memory impairment rather than a retrieval failure. However, the reconsolidation view on a reactivation-induced plasticity is not supported. Instead, our results are in line with the integration model according to which new knowledge acquired during the interfering experience, is integrated through its consolidation creating memory competition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».