Temporal integration of narrative information in a hippocampal amnesic patient
Notice bibliographique
Résumé
Default network regions appear to integrate information over time windows of 30 s or more during narrative listening. Does this long-timescale capability require the hippocampus? Amnesic behavior suggests that regions other than the hippocampus can independently support some 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 they are able to retain some information. We hypothesized that default network regions can integrate the semantically coherent information of a narrative across long time windows, even in the absence of an intact 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 7 min 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 s or more in the past. Together, these results suggest that some default network cortical areas can integrate information across long timescales, even when the hippocampus is severely damaged.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».