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Enregistrement W3027512588 · doi:10.1016/j.cub.2020.04.040

Maladaptive Properties of Context-Impoverished Memories

2020· article· en· W3027512588 sur OpenAlexaff
Raphael Zinn, Jessica Leake, Franklin B. Krasne, Laura H. Corbit, Michael S. Fanselow, Bryce Vissel

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésContext (archaeology)Extinction (optical mineralogy)Encoding (memory)Context-dependent memoryRecallMemory consolidationFalse memoryCognitive psychologyFear conditioningHippocampal formationContext effectPsychologyNeuroscienceBiologyHippocampusFree recallAmygdala

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The context in which sudden fearful events occur can be poorly encoded into memory. Yet, the consequences of the resulting context-impoverished memories remain unknown. We demonstrate that restricting the time available for context encoding during contextual fear conditioning causes maladaptively overgeneralized and inextinguishable fear. However, post-conditioning context exposure enables further context encoding through hippocampal reconsolidation-dependent memory updating. Updating in the conditioning context alleviates overgeneralization and restores capacity for extinction. However, updating in a similar safe context erroneously shifts fear from the dangerous to the safe context. We argue that these phenomena can be explained by uncertainty about where events occurred. Moreover, we show that a hippocampal-neocortical neurocomputational model based on this assumption successfully simulates and explains our observations. These findings reveal that context-impoverished memories are maladaptive and can be improved or distorted after recall, with implications for basic memory theory, memory distortion, and treatment of disorders like post-traumatic stress disorder.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,051 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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