Dissociable roles of neural pattern reactivation and transformation during recognition of words read aloud and silently: An MVPA study of the production effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent work surrounding the neural correlates of episodic memory retrieval has focussed on the decodability of neural activation patterns elicited by unique stimuli. Research in this area has revealed two distinct phenomena: (i) neural pattern reactivation, which describes the fidelity of activation patterns between encoding and retrieval; (ii) neural pattern transformation, which describes systematic changes to these patterns. This study used fMRI to investigate the roles of these two processes in the context of the production effect, which is a robust episodic memory advantage for words read aloud compared to words read silently. Twenty-five participants read words either aloud or silently, and later performed old-new recognition judgements on all previously seen words. We applied multivariate analysis to compare measures of reactivation and transformation between the two conditions. We found that, compared with silent words, successful recognition of aloud words was associated with reactivation in the left insula and transformation in the left precuneus. By contrast, recognising silent words (compared to aloud) was associated with relatively more extensive reactivation, predominantly in left ventral temporal and prefrontal areas. We suggest that recognition of aloud words might depend on retrieval and metacognitive evaluation of speech-related information that was elicited during the initial encoding experience, while recognition of silent words is more dependent on reinstatement of visual-orthographic information. Overall, our results demonstrate that different encoding conditions may give rise to dissociable neural mechanisms supporting single word recognition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».