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Enregistrement W3001171323 · doi:10.3389/fnmol.2019.00336

Terminological and Epistemological Issues in Current Memory Research

2020· article· en· W3001171323 sur OpenAlexafffund
Oliver Hardt, Wayne S. Sossin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSimons Initiative for the Developing Brain
Mots-clésTerminologyCognitive scienceAdaptive memoryPerceptionLimitingCognitive psychologyEngramFidelityCognitionComputer sciencePsychologyNeuroscienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of observations in recent years demonstrates that across all levels of organization, memory is inherently fluid. On the cognitive-behavioral level, the innocent act of remembering can irrevocably alter the contents of established long-term memories, while the content of dormant long-term memories that is deemed irrelevant, superfluous, or limiting may be pragmatically erased or suppressed. On the cellular level, the proteins implementing the molecular alterations underpinning memories are in a constant state of flux, with proteins being turned over, translocated, reconfigured, substituted, and replaced. Yet, the general perception of memory, and the words used to describe it, suggest a static system characterized by the goal of preserving records of past experiences with high fidelity, in contrast to the reality of an inherently adaptive system purposed to enable survival in a changing world with a pragmatic disregard for the fate of acquired memories. Here, we examine present memory terminology and how it corresponds to our actual understanding of the molecules, cells, and systems underlying memory. We will identify where terms lead us astray and line out possible ways to reform memory nomenclature to better fit the true nature of memory as we begin to know it.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,251
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,153 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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