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Enregistrement W4403104748 · doi:10.1038/s41562-024-01983-9

Theta phase precession supports memory formation and retrieval of naturalistic experience in humans

2024· article· en· W4403104748 sur OpenAlexaff
Jie Zheng, Mar Yebra, Andrea Gómez Palacio Schjetnan, Kramay Patel, Chaim N. Katz, Michael Kyzar, Clayton P. Mosher, Suneil K. Kalia, Jeffrey M. Chung, Chrystal M. Reed, Taufik A. Valiante, Adam N. Mamelak, Gabriel Kreiman, Ueli Rutishauser

Notice bibliographique

RevueNature Human Behaviour · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésPsychologyNaturalismCognitive psychologyNeuroscienceCognitive scienceComputer sciencePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associating different aspects of experience with discrete events is critical for human memory. A potential mechanism for linking memory components is phase precession, during which neurons fire progressively earlier in time relative to theta oscillations. However, no direct link between phase precession and memory has been established. Here we recorded single-neuron activity and local field potentials in the human medial temporal lobe while participants (n = 22) encoded and retrieved memories of movie clips. Bouts of theta and phase precession occurred following cognitive boundaries during movie watching and following stimulus onsets during memory retrieval. Phase precession was dynamic, with different neurons exhibiting precession in different task periods. Phase precession strength provided information about memory encoding and retrieval success that was complementary with firing rates. These data provide direct neural evidence for a functional role of phase precession in human episodic memory.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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