Adaptive episodic memory: how multiple memory representations drive behavior in humans and nonhumans
Notice bibliographique
Résumé
Episodic memory is a declarative long-term memory of a specific past experience. As such, it is multifaceted, encompassing both the objective and subjective components of that experience. These components can be flexibly represented at different levels of granularity, from precise, context-specific details to generalized, gistlike representations. In this review, we suggest that 1) multiple representations of an episodic memory at different levels of granularity are simultaneously encoded into a memory trace and 2) the relative weighting of these representations determines the extent to which a memory is reconstructed or reproduced at retrieval. We propose that this representational flexibility drives adaptive behavior by prioritizing reconstruction or reproduction depending on the age of the memory, its relationship to prior knowledge, current attentional goals or task demands, and individual differences. Drawing on research in humans and nonhuman animals, we show a close correspondence between psychological and neural representations of a memory across encoding, consolidation, and retrieval. Specifically, we discuss how hippocampal activity in humans and engram formation and activation in rodents support the reproduction of detailed memory representations, whereas schema formation across species, mediated by the medial prefrontal cortex, facilitates reconstruction and generalization to guide behavior. Finally, we consider how species- and individual-level differences shape episodic memory representations. By integrating findings across species, we illustrate how the correspondence between neural and psychological representations enables multiple memory representations to balance stability and flexibility, ultimately driving adaptive behavior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».