Breaking boundaries: Dopamine’s role in prediction error, salient novelty, and memory reconsolidation
Notice bibliographique
Résumé
For memories to remain relevant and adaptive over the lifespan, modifications under specific conditions are required. Memory reconsolidation theory suggests that when a memory is reactivated, it can become labile, a state known as destabilization. This process is regulated by complex and dynamic neurobiological changes representing biological boundary conditions, which likely protect important memories from undergoing unnecessary or potentially maladaptive modifications. External cues, such as prediction error or other forms of salient novel information, can promote destabilization of these resistant memory traces. Accordingly, various neurobiological mechanisms related to the signaling of prediction errors and salient novelty have been implicated in overcoming boundary conditions, permitting memory modification. Here, we review the existing literature regarding the mechanisms for overcoming biological boundary conditions, with specific focus on the role of the neurotransmitter dopamine and its well documented functions related to prediction error, novelty detection, and memory reconsolidation. We aim to describe the nuanced role of dopamine in these processes as it pertains to destabilizing modification-resistant memories, highlight potential interactions with alternate neurotransmitter systems for this process, and bridge findings from reward learning and novelty processing to convey a holistic view of dopamine's role in memory reconsolidation more broadly.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».