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Enregistrement W4292284132 · doi:10.1162/jocn_a_01900

Competition between Associations in Memory

2022· article· en· W4292284132 sur OpenAlexafffund
Jeremy B. Caplan, Nora Hennies, Tobias Sommer

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPrecuneusPsychologyAngular gyrusVentromedial prefrontal cortexPrefrontal cortexInterference theoryNeuroscienceInferior frontal gyrusAssociative propertyCognitive psychologyHippocampusWorking memoryFunctional magnetic resonance imagingCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If two associations share an item, one may be remembered at the expense of the other (BC recalled but not AB). Here, we identify the neural processes by which this competition materializes and is resolved. We analyzed fMRI signal while participants studied sets of pairs that reliably induced pair-to-pair associative interference, but which participants could not fully resolve. Precuneus activity tracked retrieval of previous pairs during study of later overlapping pairs. This retrieval apparently produced interference by diverting study resources from the currently displayed pair. However, when activity in ventromedial prefrontal cortex, as well as anterior subregions of the hippocampus, was present while the earlier pair had been studied, interference was reversed, and both pairs were likely to be recalled. Angular gyrus and mid-frontal activity were related to interference resolution once the participant had seen both pairs. Taken together, associations compete via precuneus-mediated competitive retrieval, but ventromedial prefrontal cortex may neutralize this by ensuring that when the earlier association is remembered while studying the later pair, memories of the two pairs can overcome interference likely via activity in mid-frontal cortex and angular gyrus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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