An independent coding scheme for idiothetic distance in the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Self-location and navigation are crucial to daily life, and their disruption is particularly disabling. The hippocampus is central to this process as well as episodic memory. Hippocampal place cells are spatially selective, increasing their activity in specific locations. When external landmarks are scarce, place cells use self-motion (idiothetic) information to track location based on distance traveled (distance coding). Distance coding may be particularly relevant to episodic memory. However, the determinants of distance coding are poorly understood. Here, we used virtual reality, electrophysiological recordings in mice, and local cue manipulations to isolate and characterize hippocampal distance coding. In cue-poor conditions, a global distance coding scheme dominated hippocampal activity with high distance indices in all place cells, including both superficial and deep CA1 pyramidal cells. The mapping of distance onto a low-dimensional manifold and rigid distance relationships between place fields are compatible with attractor dynamics similar to those observed for grid cells. Inactivation of the medial septum (MS), which disrupts grid cells, significantly reduced both distance coding and rigid distance dynamics, suggesting an alteration (but not complete abolition) of the underlying attractor. By contrast, place cell coding was also influenced by local visual cues in cue-rich environments, notably deep CA1 pyramidal cells, and this persisted under MS inactivation. We propose that grid cells and associated rigid attractor dynamics predominantly contribute to hippocampal distance coding.
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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 | 0,001 |
| 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 ».