Distinct contributions of hippocampal pathways in learning regularities and exceptions revealed by functional footprints
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fundamental aspects of learning are theorized to be supported by hippocampal pathways: monosynaptic pathway (MSP) extracts regularities whereas trisynaptic pathway (TSP) rapidly encodes exceptional items. Yet, the empirical evidence for the dynamic involvement of MSP and TSP in learning remains elusive. We leveraged diffusion-weighted imaging to estimate the end points of MSP- and TSP-related white matter structures (i.e., footprints) within hippocampal subfields and entorhinal cortex. We then measured the activation of pathway-specific footprints with functional magnetic resonance imaging while participants learned novel concepts defined by regularities and exceptions. The functional footprint method revealed links between MSP-related footprint activation and regularity encoding early in learning, and TSP-related footprint activation and exception encoding late in learning. These findings provide novel evidence that learning concept regularities and exceptions is distinctly supported by hippocampal pathways. Pathway footprint approach provides insights into the functional dynamics of the human hippocampus, translating theoretical and computational work into empirically testable questions in humans. Significance Statement Theories suggest that learning involves two main functions of the hippocampus: integrating commonly encountered information and distinctly encoding exceptional items. Yet, the theorized contributions of hippocampal pathways are yet to be empirically validated. We provide the first evidence of this in humans by introducing a multimodal technique (pathway footprints) that targets learning-related activations at the endpoints of hippocampal pathways. The more a pathway is engaged for a given learning experience, the more the pathway endpoints will be activated. This innovation reveals the dynamic involvement of hippocampal pathways in learning: one unites common information early in learning while another encodes exceptional items late in learning. The pathway footprint method offers precise estimates of neural signatures of cognition as refined by anatomy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».