Is the failure to detect stimulus deviance during sleep due to a rapid fading of sensory memory or a degradation of stimulus encoding?
Notice bibliographique
Résumé
The mismatch negativity (MMN) is thought to reflect the outcome of a system responsible for the detection of change in an otherwise repetitive, homogenous acoustic environment. This process depends on the storage and maintenance of a sensory representation of the frequently presented stimulus to which the deviant stimulus is compared. Few studies have been able to record the MMN in non-rapid eye movement (NREM) sleep. This pattern of results might be explained by either a rapid fading of sensory memory or an inhibition of stimulus input prior to entry into the cortical MMN generator site. The present study used a very rapid rate of presentation in an attempt to capture mismatch-related negativity prior to the fading of sensory memory. Auditory event-related potentials were recorded from 12 subjects during a single sleep period. A 1000 Hz standard stimulus was presented every 150 ms. At random, on 6.6% of the trials, the standard was changed to either a large 2000 Hz or a small 1100 Hz deviant. In wakefulness, the large deviant elicited an extended negativity that was reduced in amplitude following the presentation of the small deviant. This negativity was also apparent during REM sleep following the presentation of the large deviant. These deviant-related negativities (DRNs) were probably a composite of N1 and MMN activity. During NREM sleep (stage 2 and slow-wave sleep), only the large deviant continued to elicit a DRN. However this DRN might be overlapped by the initial activity of a component that is unique to sleep, the N350. There was little evidence of the DRN or the MMN during sleep following the presentation of the small deviant. A rapid rate of presentation, therefore, does not preserve the MMN following small deviance within sleep. It is possible that inhibition of sensory input occurs before entry into the MMN generating system in the temporal cortex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».