亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Chinese character unitization enhances recollection‐based associative recognition: Evidence from fMRI

结合属性 召回 海马结构 识别记忆 心理学 神经影像学 海马体 内容寻址存储器 认知 认知心理学 神经科学 计算机科学 人工神经网络 人工智能 数学 纯数学
作者
Chunyu Zhao,Yubin Peng,Zejun Liu,Ping Wei,Chunyan Guo
出处
期刊:PsyCh journal [Wiley]
卷期号:12 (4): 561-571
标识
DOI:10.1002/pchj.663
摘要

Abstract Previous research has suggested that familiarity can enhance associative memory after unitization, but the cognitive mechanisms underlying unitization remain debated. To explore the neural mechanisms of associative memory after unitization in the absence of semantic relations, we used Chinese characters as stimuli and recorded participants' blood oxygen level‐dependent signals during recognition. Behavioral results showed that after Chinese character unitization, not only the associative performance of recognition (Pr, hit rate minus false alarm rate) and general Pr but also the hit rate and correct rejection rate increased. Neuroimaging results revealed activation of the hippocampus and parahippocampal gyrus during associative recognition in both the unitized and the non‐unitized condition, and hippocampal activation increased after unitization. However, activation of the perirhinal cortex was not observed in either condition. These findings, in contrast to those from previous studies on unitization, suggest that Chinese character unitization enhances recollection‐based, rather than familiarity‐based, associative recognition. This suggests that the encoding of semantic relations during unitization is critical for subsequent familiarity‐based associative recognition.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
可耐的盈完成签到,获得积分10
3秒前
缥缈雯完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
1234发布了新的文献求助10
8秒前
Cheffe完成签到 ,获得积分10
8秒前
绿毛水怪完成签到,获得积分10
8秒前
复杂黑夜发布了新的文献求助10
11秒前
lsc完成签到,获得积分10
15秒前
充电宝应助1234采纳,获得10
16秒前
小fei完成签到,获得积分10
21秒前
麻辣薯条完成签到,获得积分10
27秒前
31秒前
32秒前
时尚身影完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
37秒前
zhn发布了新的文献求助10
38秒前
tashuo完成签到,获得积分20
38秒前
leoduo完成签到,获得积分0
39秒前
zhn发布了新的文献求助10
41秒前
zhn发布了新的文献求助10
41秒前
zhn发布了新的文献求助10
41秒前
流苏2完成签到,获得积分10
46秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
46秒前
369ninja发布了新的文献求助10
1分钟前
香蕉觅云应助1234采纳,获得10
1分钟前
充电宝应助poppy采纳,获得10
1分钟前
Lucas应助zznzn采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
ziyi发布了新的文献求助10
1分钟前
tashuo发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
zznzn发布了新的文献求助10
1分钟前
KongXY完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
ZYY完成签到,获得积分20
1分钟前
ZYY发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
Prescott's Microbiology: 2026 Release ISE 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7201046
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8835545
关于积分的说明 18650109
捐赠科研通 6843760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3178886
关于科研通互助平台的介绍 2335091
邀请新用户注册赠送积分活动 2153337