Discrete Subfields and Continuous Gradients Coexist: A Multi-Scale View of Hippocampal Organization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human hippocampus is studied via two competing frameworks: one dividing it into discrete anatomical subfields with distinct computational processes, and another describing it as a continuous, functional gradients along the anterior-posterior and medial-lateral axes. How these organizational principles relate to one another, particularly regarding intrinsic neural timescales of the hippocampus, remains unknown. Here, we used high-resolution resting-state fMRI to investigate how single-voxel autocorrelation, a measure of intrinsic neural timescale, maps onto hippocampal subfields. We found evidence for a hybrid organization. First, consistent with our predictions, we observed significantly higher autocorrelation (longer timescales) in the subiculum compared to the other subfields. Contrary to our hypotheses, we found that CA1, which is implicated in integration, had low autocorrelation whereas CA2/3 and CA4DG, which are linked to pattern separation, had intermediate autocorrelation. Second, we discovered that the overarching anterior-posterior and medial-lateral gradients of autocorrelation were recapitulated within each individual subfield. Finally, data-driven clusters of autocorrelation values aligned more strongly with the continuous gradients than with the discrete anatomical boundaries, particularly in the right hemisphere. These results suggest that the discrete and continuous views of hippocampal organization are not mutually exclusive but coexist across different spatial scales. We therefore propose a new comprehensive model of hippocampal function that integrates both its modular, subfield-specific properties and its graded, large-scale organization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».