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Enregistrement W2963982892 · doi:10.1101/713180

Temporal integration of narrative information in a hippocampal amnesic patient

2019· preprint· en· W2963982892 sur OpenAlexafffund
Xiaoye Zuo, Christopher J. Honey, Morgan D. Barense, Davide Crombie, Kenneth A. Norman, Uri Hasson, Janice Chen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNarrativeHippocampal formationHippocampusPsychologyNeuroscienceTemporal lobeActive listeningTemporal cortexPosterior parietal cortexCognitive psychologySemantic memoryCommunicationArtCognitionLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Default network regions appear to integrate information over time windows of 30 seconds or more during narrative listening. Does this long-timescale capability require the hippocampus? Amnesic behavior suggests that the hippocampus may not be needed for online processing when input is continuous and semantically rich: amnesics can participate in conversations and tell stories spanning minutes, and when tested immediately on recently heard prose their performance is relatively preserved. We hypothesized that default network regions can integrate the semantically coherent information of a narrative across long time windows, even in the absence of the hippocampus. To test this prediction, we measured BOLD activity in the brain of a hippocampal amnesic patient (D. A.) and healthy control participants while they listened to a seven-minute narrative. The narrative was played either in its intact form, or as a paragraph-scrambled version, which has been previously shown to interfere with the long-range temporal dependencies in default network activity. In the intact story condition, D. A.’s moment-by-moment BOLD activity spatial patterns were similar to those of controls in low-level auditory cortex as well as in some high-level default network regions (including lateral and medial posterior parietal cortex). Moreover, as in controls, D. A.’s response patterns in medial and lateral posterior parietal cortex were disrupted when paragraphs of the story were presented in a shuffled order, suggesting that activity in these areas did depend on information from 30 seconds or more in the past. Together, these results suggest that some default network cortical areas can integrate information across long timescales, even in the absence of the hippocampus.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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