The Extent of Processing of Near-Hearing Threshold Stimuli during Natural Sleep
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Event-related potential (ERPs) provide an exquisite means to monitor the extent of processing of external stimulus input during sleep. The processing of relatively high intensity stimuli has been well documented. Sleep normally occurs in much less noisy environments. The present study therefore employed ERPs to examine the extent of processing of very low intensity (near-hearing threshold) stimuli. DESIGN: Brief duration 1000 Hz auditory tone bursts varying in intensity at random from -5 to +45 dB from normative hearing level (nHL) in 10 dB steps were presented every 1.5 to 2.5 s when the subject was awake and reading a book and again during all-night sleep. SUBJECTS: n = 10 healthy young adults. MEASUREMENTS AND RESULTS: In the waking state, the auditory stimuli elicited a negative-going deflection, N1, peaking at about 100 ms, followed by a smaller positivity, P2, peaking at about 180 ms. N1-P2 gradually decreased in amplitude with decreases in stimulus intensity and remained visible at near-hearing threshold levels. During NREM sleep, the amplitude of N1 was at baseline level and was reduced to only 15% to 20% of its waking amplitude during REM sleep. P2 was much larger in sleep than in wakefulness. Importantly, during sleep, P2 could be reliably elicited by the auditory stimuli to within 15 dB of threshold. During NREM, a large amplitude negativity peaking at about 350 ms was elicited by the higher intensity stimuli. This N350 was much reduced in amplitude during REM sleep. A significant N350 was not, however, elicited when stimuli intensity levels were below 25 dB nHL. CONCLUSIONS: Auditory stimuli that are only slightly above hearing threshold appear to be processed extensively during a 200 to 400 ms interval in both NREM and REM sleep. The nature of this processing is, however, very different compared to the waking state.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».