Feature-specific Neural Reactivation within the Neocortex and Hippocampus during Episodic Memory
Notice bibliographique
Résumé
The ability to mentally reexperience vivid imagery from a past event is a fundamental aspect of cognition and a defining feature of episodic memory. A large body of evidence indicates that vivid episodic recollection is implemented by the reactivation of neural activity that occurred during the recalled episode. However, there is currently little information about the specific representations that are reactivated (e.g., visual vs. semantic), or how reactivation of different representations impact memory performance.In this dissertation, I use multivoxel pattern analysis (MVPA) and fMRI to investigate feature-specific reactivation during episodic recall. In Chapter 2, I develop, validate, and implement feature-specific informational connectivity (FSIC) to map out the distribution of feature-specific reactivation throughout the neocortex. The chapter also investigates the relationship between feature-specific reactivation and subjective (vividness ratings) and objective (recognition accuracy) measures of behavioral memory performance. Chapter 3 extends this investigation to the hippocampus. Together, the results indicate widespread reactivation of low-level visual features, high-level visual features, and semantic features throughout the neocortex and hippocampus. Moreover, reactivation of visual features, particularly low-level features, was positively associated with subsequent vividness ratings and recognition accuracy. However, the association between reactivation and recognition accuracy only held when reactivation of the same features co-occurred within the hippocampus and neocortex on a given trial, providing evidence that the episodic engram is distributed between the two regions. The positive association between recognition accuracy and visual reactivation detailed above only held for participants with above-average recognition lure accuracy. In contrast, participants with below-average lure accuracy had a negative association, suggesting that the recalled features were inaccurate to the point of being misleading. Chapter 4 expands upon these findings by showing that individuals with severely deficient autobiographical memory (SDAM) show similar signs of inaccurate low-level visual reactivation. Moreover, FSIC revealed that SDAM participants had reduced communication of low-level visual information between the hippocampus and neocortex. Taken together, our findings indicate that individual differences in feature-specific reactivation, particularly reactivation of basic visual features, contribute to individual differences in detailed and accurate episodic memory, both within healthy populations and between healthy populations and those with severely deficient autobiographical memory.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».