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Enregistrement W4403381404 · doi:10.1016/j.neuron.2024.09.013

Persistent activity during working memory maintenance predicts long-term memory formation in the human hippocampus

2024· article· en· W4403381404 sur OpenAlexaff
Jonathan Daume, Jan Kamiński, Yousef Salimpour, Andrea Gómez Palacio Schjetnan, William Anderson, Taufik A. Valiante, Adam N. Mamelak, Ueli Rutishauser

Notice bibliographique

RevueNeuron · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of HealthCedars-Sinai Medical Center
Mots-clésHippocampusWorking memoryLong-term memoryNeurosciencePsychologyTerm (time)Short-term memoryHuman memoryEffects of stress on memoryEpisodic memoryCognitive psychologyMemory consolidationCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working memory (WM) and long-term memory (LTM) are often viewed as separate cognitive systems. Little is known about how these systems interact when forming memories. We recorded single neurons in the human medial temporal lobe while patients maintained novel items in WM and completed a subsequent recognition memory test for the same items. In the hippocampus, but not in the amygdala, the level of WM content-selective persistent activity during WM maintenance was predictive of whether the item was later recognized with high confidence or forgotten. By contrast, visually evoked activity in the same cells was not predictive of LTM formation. During LTM retrieval, memory-selective neurons responded more strongly to familiar stimuli for which persistent activity was high while they were maintained in WM. Our study suggests that hippocampal persistent activity of the same cells supports both WM maintenance and LTM encoding, thereby revealing a common single-neuron component of these two memory systems.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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