Exploring the dynamic interplay between Learning and Working Memory within various cognitive contexts
Notice bibliographique
Résumé
The intertwined relationship between reinforcement learning and working memory in the brain is a complex subject and has been researched widely across various domains in neuroscience. A main part of the research is focused on identifying brain areas responsible for these two functions, understanding their contributions in accomplishing the related tasks and examining how they adapt when faced with changed conditions such as a cognitive impairment or ageing. Numerous models have been introduced to formulate either these two subsystems of reinforcement learning and working memory separately or their combination and relationship in executing cognitive tasks. In this paper RLWM model is selected as the computational framework that models the behavioral parameters of subjects with different cognitive abilities due to age or cognitive status. In this sense, related RLWM task is used to test a group of subjects in different ages and different cognitive abilities based on their scores in the Montreal Cognitive Assessment tool (MoCA). The results show that the overall performance accuracy and speed decline as the age group (young vs. middle-aged) differs. They also differ significantly on some model parameters such as learning rate, WM decay and decision noise. Additionally, among middle-aged group, subjects that were categorized as normal vs. MCI based on MoCA test, differs in speed and performance accuracy as well as decision noise as one of the RLWM model’s parameter that was higher in MCI middle-aged subjects.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».