Concurrent feature-specific reactivation within the hippocampus and neocortex facilitates episodic memory retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The hippocampus is a key brain region for the storage and retrieval of episodic memories, but how it performs this function is unresolved. According to the hippocampal indexing theory, the hippocampus stores an event-specific index of the pattern of neocortical activity that occurred during perception. During retrieval, reactivation of the index by a partial cue facilitates the reactivation of the associated neocortical pattern. Therefore, event-specific retrieval requires joint reactivation of the hippocampal index and the associated neocortical networks. To test this theory, we examine the relation between performance on a recognition memory task requiring retrieval of image-specific visual details and feature-specific reactivation within the hippocampus and neocortex. We show that trial-by-trial recognition accuracy correlates with neural reactivation of low-level features (e.g. luminosity and edges) within the posterior hippocampus and early visual cortex for participants with high recognition lure accuracy. As predicted, the two regions interact, such that recognition accuracy correlates with hippocampal reactivation only when reactivation co-occurs within the early visual cortex (and vice-versa). In addition to supporting the hippocampal indexing theory, our findings show large individual differences in the features underlying visual memory and suggest that the anterior and posterior hippocampus represents gist-like and detailed features, respectively.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».