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Enregistrement W2788496845 · doi:10.1101/252288

High-gamma activity in the human hippocampus during inter-trial rest periods of a virtual navigation task

2018· preprint· en· W2788496845 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilMacquarie University
Mots-clésHippocampal formationMagnetoencephalographyRest (music)Set (abstract data type)Task (project management)HippocampusSpatial memoryPlace cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In rodents, hippocampal cell assemblies formed during learning of a navigation task are observed to re-emerge during resting (offline) periods, accompanied by high-frequency oscillations (HFOs). This phenomenon is believed to reflect mechanisms for strengthening newly-formed memory traces. Using magnetoencephalography recordings and a beamforming source location algorithm (synthetic aperture magnetometry), we investigated high-gamma (80 – 140 Hz) oscillations in the hippocampal region in 18 human participants during inter-trial rest periods in a virtual navigation task. We found right hippocampal gamma oscillations mirrored the pattern of theta power in the same region during navigation, varying as a function of environmental novelty. Gamma power during inter-trial rest periods was positively correlated with theta power during navigation in the first training set when the environment was new and predicted faster learning in the subsequent training set two where the environment became familiar. These findings provide evidence for human hippocampal reactivation accompanied by high-gamma activities immediately after learning and establish a link between hippocampal high-gamma activities and memory consolidation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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