MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7053000773

Understanding the Nature, Extent, and Brain Dynamics of Deficient Pattern Separation

2023· other· en· W7053000773 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueYork University Digital Library (York University) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHippocampal formationEpisodic memoryMnemonicHippocampusPerceptionCognitionAmnesiaTemporal lobeAssociative property
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research suggests that the specificity and precision in long-term declarative memory depend on pattern separation. Subfields within the mammalian hippocampus have been shown to mediate this neurobiological process, particularly the dentate gyrus (DG). This subfield interacts with other parts of the medial temporal lobe and neocortex to differentiate highly similar details belonging to separate, yet overlapping, events into discrete episodes at encoding. In humans, the brain-behavior correlates of pattern separation have been explored in modified associative memory tests, which tax the mnemonic discrimination of previously learned images of everyday objects from visually similar lures. Older individuals with reduced hippocampal volumes and patients with hippocampal lesions are impaired relative to controls on these tests. Based on this evidence, researchers have concluded that visual mnemonic discrimination tests are functionally sensitive to the process of hippocampal pattern separation. This assertion may be premature. Despite the preponderance of studies of visual pattern separation over the past 15 years, little is known about whether hippocampal pattern separation works 1) in other modalities or cognitive domains; 2) through interacting with prior knowledge or pre-experimentally novel information, and 3) in concert with activities of perceptual categorization. The present research addresses these issues. In Study 1, I examine whether presumed deficits in pattern separation apply to perception as they do to memory and are evident, even within vision, for stimuli such as faces, which presumably do not crucially depend on the hippocampus. In Study 2, I pursue whether pattern separation extends to modalities other than vision, notably audition. In Study 3, I aim to quantify the impact of prior knowledge on pattern separation and whether discrimination of abstract inputs can be measured at encoding and retrieval. Three groups of participants were tested throughout these studies: young adults, middle-older adults, and older adults. In addition, a rare individual with focal hippocampal lesions to his DG helped to contextualize hippocampal involvement in Studies 1 and 2. The research I conducted on memory and perception combines novel behavioral paradigms and electrophysiological (EEG) techniques sensitive to the temporal dynamics involved in oddity detection to understand better the nature, extent, and brain dynamics of deficient pattern separation. The data analyzed allowed me to make inferences about the nature, scope, and brain dynamics of pattern separation in younger, middle-older, and older adults and in a hippocampal patient. The research addresses unanswered questions about pattern separation and the role of the hippocampus in learning and memory across other processing domains, modalities and involving different types of stimuli. As our population ages, so will the number of individuals who will suffer age-related cognitive impairment. One of the most common among them is a decline or loss of episodic memory, characterized by an inability to recall past personal experiences in detail, specificity, and precision. Similar losses of detail, specificity, and accuracy are observed in perception. Knowledge gained from this research helps to inform the development of tools for clinical assessment and intervention.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueYork University Digital Library (York University)Même sujetMass Spectrometry Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207