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Enregistrement W7057379844

Information processing in dorsal striatum subregions during instrumental learning

2016· dissertation· en· W7057379844 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésStriatumReinforcementTask (project management)DorsumContrast (vision)Operant conditioningBasal gangliaHippocampus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has suggested that the functions of the dorsomedial (DMS) and dorsolateral (DLS) striatum are dissociable, the former mediating goal-directed action-outcome (A-O) associations and the latter habitual stimulus-response (S-R) associations.Some of this evidence was obtained using different schedules of reinforcement in operant tasks, in combination with reinforcer devaluation.The present experiments used different versions of the win-stay task and single-solution T-maze tasks to assess the role of dorsal striatum subregions in instrumental learning.In contrast to previous studies, DMS but not DLS lesions impaired win-stay learning in both a conventional and in an automated radial maze, in which rats were allowed to obtain food multiple times from the same arms.This suggests that win-stay performance was due primarily to A-O associations.Consistent with this conclusion, devaluation of the reinforcer impaired the performance of control rats but not that of rats with either DMS or DLS lesions.This suggests that the rats also acquired S-R associations which were revealed when A-O associations were eliminated by the lesions.It was hypothesized that hippocampus learning to avoid revisiting baited arms suppresses DLS-based S-R associations, making win-stay performance dependent on DMS-based A-O associations.When the reinforcer was delivered on an interval schedule in the win-stay task both DMS and DLS lesions impaired performance, and reinforcer devaluation had no effect, suggesting that the interval schedule promoted S-R learning.Single-solution T-maze tasks were studied in an attempt to understand the roles of the striatal subregions in the components of win-stay learning.The results suggested that the DMS is required for the ability to acquire instrumental reinforcement contingencies with a proximal cue, a spatial location or a body turn.The availability of extramaze cues (EMCs) interfered with learning the cue task but not the turn or place tasks.DLS lesions also impaired cue learning (upon removal of EMCs), retarded but did not eliminate learning in the turn task, and enhanced learning in the place task when EMCs were available.Overall, these findings indicate that numerous different kinds of learning occur simultaneously and interact with each other in maze learning situations.Neurotoxically selective lesions of the striatal patch compartment had no significant effects on overall learning rates in the cue, turn or place tasks, but there were significant correlations between the residual patch area and several aspects of performance in the group of lesioned rats.The findings suggest that the patch compartment may mediate functions that can influence maze performance although its involvement may not be central to these forms of instrumental learning.I would like to thank my fellow graduate students and partners in crime, Maliha Naeem and Selma Hamdani, for their friendship and all the good times we have shared together inside and outside the lab.I would also like to acknowledge the technical assistance of Melissa Latourelle, Sintya Shortino and Karine Gamache.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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