Hippocampal–Cortical Networks Predict Conceptual versus Perceptually Guided Narrative Memory
Notice bibliographique
Résumé
Current theories of event memory propose distinct connections between the hippocampus and neocortical regions, particularly those within the default mode network (DMN) subsystems, to support processing different types of content in memory. It has been established that hippocampal connectivity supports integrating this disparate content into unified event memories, suggesting that changing the way that an event is described could change the underlying hippocampal neural network. To address this knowledge gap, we developed event narratives that described the same core story (e.g., grocery shopping) with identical central story details described with additional descriptive details that were conceptually or perceptually related to the story. Using fMRI, we established hippocampal connectivity patterns as a group of human participants ( N = 35, of any sex) encoded these narratives and then related these patterns to later memory for the narrative details. Consistent with prior work, we found that the conceptual narratives were associated with stronger anterior hippocampal connectivity to regions within the core and dorsomedial DMN subsystems, and a portion of this connectivity pattern predicted memory for the core story of the narrative. The perceptual narratives were selectively associated with anterior hippocampal connectivity to parietal and lateral temporal regions and regions outside the standard DMN, in relation to memory performance. These results provide new insights into hippocampal and DMN functional organization and how distinct neural components contribute differently to event memory.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».