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Enregistrement W4413357964 · doi:10.1101/2025.08.19.671141

Discrete Subfields and Continuous Gradients Coexist: A Multi-Scale View of Hippocampal Organization

2025· preprint· en· W4413357964 sur OpenAlexaff
Nichole R. Bouffard, Morgan D. Barense, Morris Moscovitch

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHippocampal formationScale (ratio)Computer scienceNeuroscienceGeographyPsychologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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