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Enregistrement W2766601113 · doi:10.1038/s41467-017-01184-1

Neuronal baseline shifts underlying boundary setting during free recall

2017· article· en· W2766601113 sur OpenAlexfundno aff
Yitzhak Norman, Erin M. Yeagle, Michal Harel, Ashesh D. Mehta, Rafael Malach

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésBaseline (sea)RecallBoundary (topology)Computer scienceNeuroscienceMedicineBiologyPsychologyCognitive psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asked to freely recall items from a predefined set (e.g., animals), we rarely recall a wrong exemplar (e.g., a vegetable). This capability is so powerful and effortless that it is essentially taken for granted, yet, surprisingly, the underlying neuronal mechanisms are unknown. Here we investigate this boundary setting mechanism using intracranial recordings (ECoG), in 12 patients undergoing epilepsy monitoring engaged in episodic free recall. After viewing vivid photographs from two categories (famous faces and places), patients were asked to freely recall these items, targeting each category in separate blocks. Our results reveal a rapid and sustained rise in neuronal activity ("baseline shift") in high-order visual areas that persists throughout the free recall period and reflects the targeted category. We further show a more transient reactivation linked to individual recall events. The results point to baseline shift as a flexible top-down mechanism that biases spontaneous recall to remain within the required categorical boundaries.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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