Sleep Contribution to Motor Memory Consolidation: A Motor Imagery Study
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: Sleep is known to enhance performance following physical practice (PP) of a new sequence of movements. Apart from a pilot study, it is still unknown whether a similar sleep-dependent consolidation effect can be observed following motor imagery (MI) and whether this mnemonic process is related to MI speed. DESIGN: Counterbalanced within-subject design. SETTING: The laboratory. PARTICIPANTS: Thirty-two participants. INTERVENTIONS: PP, real-time MI, fast MI, and NoSleep (control) groups. MEASUREMENTS AND RESULTS: Subjects practiced an explicitly known sequence of finger movements, and were assigned to PP, real-time MI, or fast MI, in which they intentionally imagined the sequence at a faster pace. A NoSleep group subjected to real-time MI, but without any intervening sleep, was also tested. Performance was evaluated before practice, as well as prior to, and after a night of sleep or a similar time interval during the daytime. Compared with the NoSleep group, the results revealed offline gains in performance after sleep in the PP, real-time MI, and fast MI groups. There was no correlation between a measure of underestimation of the time to imagine the motor sequence and the actual speed gains after sleep, neither between the ease/difficulty to form mental images and performance gains. CONCLUSIONS: These results provide evidence that sleep contributes to the consolidation of motor sequence learning acquired through MI and further suggests that offline delayed gains are not related to the MI content per se. They extend our previous findings and strongly confirm that performance enhancement following MI is sleep dependent.
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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) | 0,002 | 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 ».