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Enregistrement W2911165835 · doi:10.3389/fnsys.2019.00004

A Neurocognitive Perspective on the Forms and Functions of Autobiographical Memory Retrieval

2019· article· en· W2911165835 sur OpenAlexafffund
Signy Sheldon, Can Fenerci, Lauri Gurguryan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Systems Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAutobiographical memoryNeurocognitivePerspective (graphical)Cognitive psychologyPsychologyEpisodic memoryCognitive scienceComputer scienceCognitionNeuroscienceRecallArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autobiographical memory retrieval involves constructing mental representations of personal past episodes by associating together an array of details related to the retrieved event. This construction process occurs flexibly so that the event details can be associated together in different ways during retrieval. Here, we propose that differences in how this association occurs support a division in autobiographical remembering. We first review theories of autobiographical memory organization that suggest that episodic details of an experience are processed along a gradient of abstraction. This organization allows for the same autobiographical event to be recalled as either a conceptualized or perceptually-based episodic memory. We then use neuroimaging evidence to show how this division within episodic autobiographical memory is also present in the brain, both at a network level and within the hippocampus. Specifically, we suggest that the anterior and posterior hippocampus are obligatorily tuned towards constructing conceptual vs. perceptual episodic representations of autobiographical memories. Finally, we discuss the directive purpose of this proposed division of episodic remembering by reviewing decision scenarios that benefit from recalling the past as a conceptual vs. a perceptual episode. Conceptual remembering is useful to guide ambiguous decisions that have yet to be encountered whereas perceptual remembering is useful to guide decisions for well-structured tasks that have been previously experienced. We emphasize that the ability to shift between conceptual and perceptual forms of remembering, by virtue of hippocampal specialization, during decision-making and other memory-guided actions is the key to adaptive behavior.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations105
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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