Mental navigation in the primate entorhinal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A cognitive map is a suitably structured representation that enables novel computations using previous experience; for example, planning a new route in a familiar space1. Work in mammals has found direct evidence for such representations in the presence of exogenous sensory inputs in both spatial2,3 and non-spatial domains4–10. Here we tested a foundational postulate of the original cognitive map theory1,11: that cognitive maps support endogenous computations without external input. We recorded from the entorhinal cortex of monkeys in a mental navigation task that required the monkeys to use a joystick to produce one-dimensional vectors between pairs of visual landmarks without seeing the intermediate landmarks. The ability of the monkeys to perform the task and generalize to new pairs indicated that they relied on a structured representation of the landmarks. Task-modulated neurons exhibited periodicity and ramping that matched the temporal structure of the landmarks and showed signatures of continuous attractor networks12,13. A continuous attractor network model of path integration14 augmented with a Hebbian-like learning mechanism provided an explanation of how the system could endogenously recall landmarks. The model also made an unexpected prediction that endogenous landmarks transiently slow path integration, reset the dynamics and thereby reduce variability. This prediction was borne out in a reanalysis of firing rate variability and behaviour. Our findings link the structured patterns of activity in the entorhinal cortex to the endogenous recruitment of a cognitive map during mental navigation.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».