Trade-offs in posterior hippocampus versus medial prefrontal cortex mechanisms underlie memory precision in childhood
Notice bibliographique
Résumé
Hippocampal subregions and medial prefrontal cortex may differentially shape memory precision in the mature brain: While anterior and posterior hippocampus may store the general themes and specific details of an episode, respectively, medial prefrontal cortex may instead connect related memories. However, given continued change to the functionality of these regions beyond childhood, it is unclear how children's memory precision is influenced by these same mechanisms. We characterized how hippocampal subregions and medial prefrontal cortex separately and in tandem encourage memory precision in childhood versus adulthood. Children (7-9 years old) and adults studied scene photographs and then performed a recognition test that included both the studied scenes and highly similar lures. Behaviourally, adults had more precise memories than children in that they were better able to discriminate studied scenes from lures. At the neural level, anterior hippocampus and medial prefrontal cortex were differently engaged during this memory formation: Anterior hippocampus engagement was related to subsequent memory across age groups, while children showed greater medial prefrontal cortex engagement than adults overall when studying scenes. Considering individual differences in engagement revealed further developmental differences. Children showed evidence for a trade-off in their reliance on posterior hippocampus versus medial prefrontal cortex during precise memory formation, suggesting competition between these regions. By contrast, the same structures in adults played a more cooperative role in supporting memory precision. These findings suggest that the relationship between posterior hippocampus and medial prefrontal cortex reverses over development to yield adult-like memory precision, such that these regions work in opposition in childhood before becoming specialized to cooperatively encourage precision in adulthood.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».