Neural reactivation and judgements of vividness reveal separable contributions to mnemonic representation
Notice bibliographique
Résumé
Mnemonic representations vary in fidelity, sharpness, and strength-qualities that can be examined using both introspective judgements of mental states and objective measures of brain activity. Subjective and objective measures are both valid ways of "reading out" the content of someone's internal mnemonic states, each with different strengths and weaknesses. St-Laurent and colleagues (2015) compared the neural correlates of memory vividness ratings with patterns of neural reactivation evoked during memory recall and found considerable overlap between the two, suggesting a common neural basis underlying these different markers of representational quality. Here we extended this work with meta-analytic methods by pooling together four neuroimaging datasets in order to contrast the neural substrates of neural reactivation and those of vividness judgements. While reactivation and vividness judgements correlated positively with one another and were associated with common univariate activity in the dorsal attention network and anterior hippocampus, some notable differences were also observed. Vividness judgments were tied to stronger activation in the striatum and dorsal attention network, together with activity suppression in default mode network nodes. We also observed a trend for reactivation to be more closely associated with early visual cortex activity. A mediation analysis found support for the hypothesis that neural reactivation is necessary for memory vividness, with activity in the anterior hippocampus associated with greater reactivation. Our results suggest that neural reactivation and vividness judgements reflect common mnemonic processes but differ in the extent to which they engage effortful, attentional processes. Additionally, the similarity between reactivation and vividness appears to arise, partly, through hippocampal engagement during memory retrieval.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».