Bibliographic record
Abstract
Des recherches antérieures ont révélé des rôles dissociables de la partie dorsomédiane (DMS) et dorsolatérale (DLS) du corps strié. Certaines de ces preuves ont été obtenues en utilisant la tâche Win-Stay (WS), dans laquelle des lumières à l'entrée des branches d'un labyrinthe radial indiquent la présence de récompenses à l'extrémité de ces branches. Cette tâche dépendrait de l'apprentissage stimulus-réponse (S-R) associé en partie au DLS. Les expériences de la présente thèse ont utilisé différentes versions de la tâche WS adaptées sur un labyrinthe radial automatisé à 8 branches. Dans l'expérience 1, aucune preuve d'un effet de transfert Pavlovien-à-instrumental sur l'apprentissage de WS a été observé. Dans les expériences 2 et 3, contrairement aux études précédentes, aucune des versions de la tâche WS utilisée ici a été affectée par des lésions du DLS. Deux versions ont été affectées par des lésions du DMS, mais pas du DLS ou de l'hippocampe dorsal. Une interprétation possible de ces résultats serait l'occurrence d'un apprentissage parallèle impliquant l'amygdale, puisque les versions de la tâche utilisés ici sont considérées comme pouvant favoriser l'apprentissage de stimulus-récompense. Le DMS pourrait exprimer l'apprentissage dans l'amygdale grâce aux connections amygdalostriatales. Il s'agit de la première démonstration d'une tâche WS qui n'est pas affectée par des lésions du DLS et qui peut ne pas être dûe à l'apprentissage S-R.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".