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Enregistrement W3120272375 · doi:10.1101/2021.01.12.426395

The long-term dynamics of the CA1 spatial code preserve the relative structure of contextual representation

2021· preprint· en· W3120272375 sur OpenAlexafffund
Alexandra T. Keinath, Coralie‐Anne Mosser, Mark P. Brandon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanada Research ChairsCanada First Research Excellence FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain CanadaMcGill University
Mots-clésRepresentation (politics)Context (archaeology)Code (set theory)Hippocampal formationHippocampusDynamics (music)Computer scienceCognitionCognitive mapTerm (time)PopulationCognitive psychologyCognitive sciencePsychologyNeuroscienceArtificial intelligenceGeographyPhysicsProgramming languageSociologySet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hippocampus is thought to mediate episodic memory through the instantiation and reinstatement of context-specific cognitive maps. However, recent longitudinal experiments have challenged this view, reporting that most hippocampal cells change their tuning properties over days even in the same environment. Often referred to as representational drift , these dynamics raise multiple questions about the representational capacity and content of the hippocampal code. One such question is whether and how these dynamics impact the contextual code. To address this, here we imaged large CA1 populations over more than a month of daily experience as freely behaving mice participated in an extended geometric morph paradigm. We find that long-timescale changes in population activity occurred orthogonally to the representation of context in network space, allowing for consistent readout of contextual information across weeks. Together, these results demonstrate that long-timescale changes to the CA1 spatial code preserve the relative structure of contextual representation.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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