Does napping enhance the effects of Cognitive Bias Modification-Appraisal training? An experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) is characterised by dysfunctional appraisals of the trauma and its consequences including one's own symptoms. Experimental studies have shown that Cognitive Bias Modification-Appraisal (CBM-App) training can reduce dysfunctional interpretations and analog trauma symptoms. One important question is how to enhance the effects of CBM-App. Following work suggesting that sleep has beneficial effects on consolidation processes and can thus improve learning, the present study investigated whether a brief period of sleep (i.e., a nap) enhances the effects of CBM-App. All participants watched a stressful movie as an analogue trauma induction. After that, participants received either positive or negative CBM-App training. Within each training, half of the participants then had a 90-minute nap or watched a neutral movie. Results showed that the CBM training induced training-congruent appraisals. Sleep did not enhance this effect. Participants who slept, however, experienced fewer intrusive memories of the analogue trauma, but this effect was independent of the CBM condition. These results provide valuable information about the effects of sleep during a 90-minute nap period on encoding of analogue trauma and emotional learning in the context of appraisal, and highlight the importance of sleep as a focus for continued research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».