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Enregistrement W3136781525 · doi:10.1201/9781315207117-3

Stress, Memory, Forgetting and What, Lymnaea Can Tell us About a Stressful World

2021· book-chapter· en· W3136781525 sur OpenAlexaffabout
Ken Lukowiak

Notice bibliographique

RevueApple Academic Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgettingPsychologyLymnaeaNeuroscienceStress (linguistics)Cognitive psychologyCognitive scienceBiologyPhilosophyEcologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

68The ability of animals to learn and remember during their lifetime allows them to successfully adapt to various environmental stressors. Stress modulates (either enhancing or diminishing) the ability to learn and the ability to form memory and the ability to recall memory. We have attempted to use environmentally relevant stressors (e.g., crowding, low levels of calcium, predator detection and thermal shock) to determine how the various stressors change the ability to learn, form memory and to recall that memory. It is difficult, if not impossible, to predict ahead of actually doing the experiment to say with any certainty how a specific stressor will alter memory formation and its recall. It is even more difficult to predict how a combination of stressors alters these cognitive events. Identical stressor stimuli affect different strains of Lymnaea (e.g., smart vs. average) differently. It may be that one of the “costs” of being “smart” is a poor ability to handle stress. The birth of modern neuroscience occurred in the 1950s. A number of seminal events associated with scientists and clinicians from the Montreal area played important but sometimes forgotten roles in establishing what we now call Neuroscience. One event was the brain surgery performed on a patient known as HM that lead to Brenda Milner’s team observations on human memory, which ultimately showed that specific neural circuits were necessary for different forms of declarative and non-declarative memory (Milner et al., 1998). Those observations formed the basis of many experiments that ultimately led to our present understanding of the molecular events occurring in specific neurons, which are necessary for memory formation. However, the techniques and knowledge needed to undertake those studies at the neuronal and circuit level depended in large measure on the realization that molluscs possess large, identifiable neurons, which controlled interesting, tractable behaviors. A second and a third event were the ideas put forward by Donald Hebb in the 1950s (the Hebb synapse (Hebb, 1949) and the inverted U shape function regarding stress and memory formation; Fig. 3.1). Interestingly, this latter idea is most often attributed to a paper by Yerkes and Dodson in 1908; but in reality Hebb (Hebb, 1954) conceived the notion of what is now commandingly referred to as the Yerkes–Dodson law (Lukowiak et al., 2015). Foundational studies that were also necessary for Neuroscience to become a “science” were occurring in France and Monaco led by Tauc (1954) and Arvanitaki and Chalazonitis (1955), respectively, using the central nervous system (CNS) of the sea hare (genus Aplysia). These studies 69laid the groundwork for the use of molluscan model systems to investigate the causal neuronal mechanisms of learning and memory. Building on these earlier studies, Kandel and Tauc’s (1965) discovery of heterosynaptic facilitation in a molluscan preparation laid the experimental groundwork for hypotheses developed subsequently to explain the “Hebb synapse” and the neuronal basis of learning and the subsequent formation of long-lasting memory. Ultimately, the research performed by a multitude of investigators using a wide variety of molluscan preparations culminated in Eric Kandel being awarded the Nobel Prize for Medicine and Physiology in 2000 “for the discoveries concerning signal transduction in the nervous system” (Kandel, 2001). In this chapter, I will tell two main stories. One a compelling (I hope) series of stories of how learning, memory, and forgetting are all altered by environmentally relevant stressors; and, two, why it is important to understand the neuroecology of the model system one works with.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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