Perirhinal Cortex is Involved in the Resolution of Learned Approach–Avoidance Conflict Associated with Discrete Objects
Notice bibliographique
Résumé
The rodent ventral and primate anterior hippocampus have been implicated in approach-avoidance (AA) conflict processing. It is unclear, however, whether this structure contributes to AA conflict detection and/or resolution, and if its involvement extends to conditions of AA conflict devoid of spatial/contextual information. To investigate this, neurologically healthy human participants first learned to approach or avoid single novel visual objects with the goal of maximizing earned points. Approaching led to point gain and loss for positive and negative objects, respectively, whereas avoidance had no impact on score. Pairs of these objects, each possessing nonconflicting (positive-positive/negative-negative) or conflicting (positive-negative) valences, were then presented during functional magnetic resonance imaging. Participants either made an AA decision to score points (Decision task), indicated whether the objects had identical or differing valences (Memory task), or followed a visual instruction to approach or avoid (Action task). Converging multivariate and univariate results revealed that within the medial temporal lobe, perirhinal cortex, rather than the anterior hippocampus, was predominantly associated with object-based AA conflict resolution. We suggest the anterior hippocampus may not contribute equally to all learned AA conflict scenarios and that stimulus information type may be a critical and overlooked determinant of the neural mechanisms underlying AA conflict behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».