Evolution of predictive memory in the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Summary The brain organizes experiences into memories that can be used to guide future behavior. Hippocampal CA1 population activity may reflect the retrieval of predictive models that contain information about future events, but little is known about how these kinds of memories develop with experience. We trained mice on a series of tone discrimination problems with or without a common statistical structure to observe how memories are formed and updated during learning. Mice that learned structured problems integrated their experiences into a predictive model that contained the solutions to upcoming novel problems. Retrieving the model during learning improved discrimination accuracy and facilitated learning by decreasing the amount of new information that needed to be acquired. Using calcium imaging to track the activity of thousands of CA1 neurons during learning on this task, we observed the emergence of a persistent hippocampal ensemble at the same time that mice formed a predictive model of their environment. This ensemble was reactivated during training and incorporated new neuronal activity patterns from each training problem. Interestingly, the degree to which mice reactivated the ensemble was related to how well their model predicted the content of the current problem, ensuring that the model was only updated with congruent information. In contrast, mice trained on unstructured problems did not form a predictive model or engage a persistent ensemble. These results show how hippocampal activity supports building predictive models by organizing newly learned information according to its congruence with existing memories.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».