Post Learning Sleep Improves Cognitive-Emotional Decision-Making: Evidence for a ‘Deck B Sleep Effect’ in the Iowa Gambling Task
Notice bibliographique
Résumé
The Iowa Gambling Task (IGT) is widely used to assess real life decision-making impairment in a wide variety of clinical populations. Our study evaluated how IGT learning occurs across two sessions, and whether a period of intervening sleep between sessions can enhance learning. Furthermore, we investigate whether pre-sleep learning is necessary for this improvement. A 200-trial version of the IGT was administered at two sessions separated by wake, sleep or sleep and wake (time-of-day control). Participants were categorized as learners and non-learners based on initial performance in session one. In session one, participants initially preferred the high-frequency reward decks B and D, however, a subset of learners decreased choice from negative expected value 'bad' deck B and increased choices towards with a positive expected value 'good' decks (decks C and D). The learners who had a period of sleep (sleep and sleep/wake control conditions) between sessions showed significantly larger reduction in choices from deck B and increase in choices from good decks compared to learners that had intervening wake. Our results are the first to show that post-learning sleep can improve performance on a complex decision-making task such as the IGT. These results provide new insights into IGT learning and have important implications for understanding the neural mechanisms of "sleeping on" a decision.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».