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Enregistrement W2969401971 · doi:10.1101/740563

Mnemonic prediction errors bias hippocampal states

2019· preprint· en· W2969401971 sur OpenAlexaff
Oded Bein, Katherine Duncan, Lila Davachi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMnemonicHippocampal formationEncoding (memory)Computer scienceWeightingEntorhinal cortexHippocampusCognitive psychologyArtificial intelligencePsychologyNeurosciencePattern recognition (psychology)Speech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In situations when our experience violates our predictions, it is adaptive to upregulate encoding of novel information, while down-weighting retrieval of erroneous memory predictions to promote an updated representation of the world. We asked whether mnemonic prediction errors promote distinct hippocampal processing ‘states’ by leveraging recent results showing that encoding and retrieval processes are supported by distinct patterns of connectivity, or ‘states’, across hippocampal subfields. During fMRI scanning, participants were cued to retrieve well-learned room-images and were then presented with either an image identical to the learned room or a modified version (1-4 changes). We found that CA1-entorhinal connectivity increased, and CA1-CA3 connectivity decreased, with the number of changes to the learned rooms. Further, stronger memory predictions measured in CA1 during the cue correlated with the CA1-entorhinal connectivity increase in response to violations. Our findings provide a mechanism by which mnemonic prediction errors may drive memory updating - by biasing hippocampal states.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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