Daytime Sleep Enhances Consolidation of the Spatial but Not Motoric Representation of Motor Sequence Memory
Notice bibliographique
Résumé
Motor sequence learning is known to rely on more than a single process. As the skill develops with practice, two different representations of the sequence are formed: a goal representation built under spatial allocentric coordinates and a movement representation mediated through egocentric motor coordinates. This study aimed to explore the influence of daytime sleep (nap) on consolidation of these two representations. Through the manipulation of an explicit finger sequence learning task and a transfer protocol, we show that both allocentric (spatial) and egocentric (motor) representations of the sequence can be isolated after initial training. Our results also demonstrate that nap favors the emergence of offline gains in performance for the allocentric, but not the egocentric representation, even after accounting for fatigue effects. Furthermore, sleep-dependent gains in performance observed for the allocentric representation are correlated with spindle density during non-rapid eye movement (NREM) sleep of the post-training nap. In contrast, performance on the egocentric representation is only maintained, but not improved, regardless of the sleep/wake condition. These results suggest that motor sequence memory acquisition and consolidation involve distinct mechanisms that rely on sleep (and specifically, spindle) or simple passage of time, depending respectively on whether the sequence is performed under allocentric or egocentric coordinates.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».