Neural reactivation in parietal cortex enhances memory for episodically linked information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Remembering is a complex process that involves recalling specific details, such as who you were with when you celebrated your last birthday, as well as contextual information, such as the place where you celebrated. It is well established that the act of remembering enhances long-term retention of the retrieved information, but the neural and cognitive mechanisms that drive memory enhancement are not yet understood. One possibility is that the process of remembering results in reactivation of the broader episodic context. Consistent with this idea, in two experiments, we found that multiple retrieval attempts enhanced long-term retention of both the retrieved object and the nontarget object that shared scene context, compared with a restudy control. Using representational similarity analysis of fMRI data in experiment 2, we found that retrieval resulted in greater neural reactivation of both the target objects and contextually linked objects compared with restudy. Furthermore, this reactivation occurred in a network of medial and lateral parietal lobe regions that have been linked to episodic recollection. The results demonstrate that retrieving a memory can enhance retention of information that is linked in the broader event context and the hippocampus and a posterior medial network of parietal cortical areas (also known as the Default Network) play complementary roles in supporting the reactivation of episodically linked information during retrieval.
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.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle