The Effects of a Nighttime Nap on the Error-Monitoring Functions During Extended Wakefulness
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To examine the effects of a 1-hr nighttime nap, and the associated sleep inertia, on the error-monitoring functions during extended wakefulness using the 2 event-related potential components thought to reflect error detection and emotional or motivational evaluation of the error, i.e., the error-related negativity/error-negativity (ERN/Ne) and error-positivity (Pe), respectively. DESIGN: Participants awakened at 07:00 the morning of the experimental day, and performed a stimulus-response compatibility (arrow-orientation) task at 21:00, 02:00, and 03:00. SETTING: A cognitive task with EEG data recording was performed in a laboratory setting. PARTICIPANTS: Twenty young adults (mean age 21.3 ± 1.0 yr, 14 males) participated. INTERVENTIONS: Half of the participants took a 1-hr nap, and the others had a 1-hr awake-rest period from 01:00-02:00. MEASUREMENTS AND RESULTS: Behavioral performance and amplitude of the Pe declined after midnight (i.e., 02:00 and 03:00) compared with the 21:00 task period in both groups. During the task period starting at 03:00, the participants in the awake-rest condition reported less alertness and showed fewer correct responses than those who napped. However, there were no effects of a nap on the amplitude of the ERN/Ne or Pe. CONCLUSIONS: Our results suggest that a 1-hr nap can alleviate the decline in subjective alertness and response accuracy during nighttime; however, error-monitoring functions, especially emotional or motivational evaluation of the error, might remain impaired by extended wakefulness even after the nap. This phenomenon could imply that night-shift workers experiencing extended wakefulness should not overestimate the positive effects of a nighttime 1-hr nap during extended wakefulness.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».