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Enregistrement W4417295657 · doi:10.64898/2025.12.11.693744

Anterior hippocampal integration tracks the developmental emergence of flexible navigation through changing environments

2025· article· W4417295657 sur OpenAlexaff
Nicole L. Varga, Owen W. Friend, Anthony M. Dutcher, Hannah E. Roome, Margaret L. Schlichting, Katherine R. Sherrill, Christine Coughlin, Alison R. Preston

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPath integrationCognitive mapCognitionSpatial memoryHippocampusHippocampal formationSpatial analysisSpatial cognitionAutocorrelation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flexible memory depends on cognitive maps that integrate spatial relationships and guide behavior as environments change. The anterior hippocampus is well positioned to support integration across broad spatiotemporal scales, but its late maturation may constrain development of flexible, map-based navigation. Here, we tested whether hippocampal temporal autocorrelation, an index of neural activity stability over time, tracks the development of spatial integration. In a large resting-state fMRI sample (N = 382; ages 5-34 years), temporal autocorrelation increased with age in anterior, but not posterior, hippocampus. This anterior-specific pattern was replicated in an independent task-based fMRI sample of children, adolescents, and adults (N = 85; aged 6-12 years and adults), wherein we linked hippocampal autocorrelation to dissociable components of spatial behavior. The navigation task separated memory for object locations from the ability to update and generalize knowledge across rotations of the distal reference frame and to new object sets. Although all age groups learned object locations, only older participants showed evidence that prior spatial structure supported performance as the environment changed across runs. Critically, hippocampal autocorrelation related to behavior only when spatial knowledge was used across runs, rather than improved through within-run feedback, with the clearest profile emerging in adults. In adults, anterior and posterior autocorrelation jointly predicted precise object-location memory, whereas anterior autocorrelation uniquely predicted efficient trajectories from novel starting positions. These findings identify anterior hippocampal temporal autocorrelation as a later-maturing computation that supports the transition from local spatial learning in childhood to flexible navigation through changing environments in adulthood. Significance Statement Finding our way through the world requires more than remembering where things are. We also need to use what we have learned to take new routes, adjust when familiar places change, and apply old knowledge to new situations. These abilities improve from childhood to adulthood, but the brain changes that support this transition remain unclear. We show that a signal in anterior hippocampus, a brain region important for linking experiences, becomes more stable over development. Using a navigation task that separated remembering object locations from flexibly using a map, we found that this signal was most strongly tied to adults’ ability to navigate efficiently through changing environments. These findings reveal a hippocampal mechanism that supports flexible navigation as children mature.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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