Imagery-Mediated Verbal Learning Depends on Vividness–Familiarity Interactions: The Possible Role of Dualistic Resting State Network Activity Interference
Notice bibliographique
Résumé
Using secondary database analysis, we tested whether the (implicit) familiarity of eliciting noun-cues and the (explicit) vividness of corresponding imagery exerted additive or interactive influences on verbal learning, as measured by the probability of incidental noun recall and image latency times (RTs). Noun-cues with incongruent levels of vividness and familiarity (high/low; low/high, respectively) at encoding were subsequently associated at retrieval with the lowest recall probabilities, while noun-cues related with congruent levels (high/high; low/low) were associated with higher recall probabilities. RTs in the high vividness and high familiarity grouping were significantly faster than all other subsets (low/low, low/high, high/low) which did not significantly differ among each other. The findings contradict: (1) associative theories predicting positive monotonic relationships between memory strength and learning; and (2) non-monotonic plasticity hypothesis (NMPH), aiming at generalizing the non-monotonic relationship between a neuron's excitation level and its synaptic strength to broad neural networks. We propose a dualistic neuropsychological model of memory consolidation that mimics the global activity in two large resting-state networks (RSNs), the default mode network (DMN) and the task-positive-network (TPN). Based on this model, we suggest that incongruence and congruence between vividness and familiarity reflect, respectively, competition and synergy between DMN and TPN activity. We argue that competition or synergy between these RSNs at the time of stimulus encoding disproportionately influences long term semantic memory consolidation in healthy controls. These findings could assist in developing neurophenomenological markers of core memory deficits currently hypothesized to be shared across multiple psychopathological conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».