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Enregistrement W2800772792 · doi:10.1093/sleep/zsy061.085

0086 Sleep Preferentially Enhances Memory For A Cognitive Strategy But Not The Implicit Motor Skills Needed To Acquire It

2018· article· en· W2800772792 sur OpenAlexaff
Nicholas van den Berg, Julia Al-Kuwatli, Johan Paulin, L. Bryan Ray, A. M. Owen, Stuart Fogel

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Functions and Memory
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologyProcedural memoryTask (project management)Cognitive psychologyMotor learningMemory consolidationPhysical medicine and rehabilitationSleep (system call)Elementary cognitive taskEye movementAudiologyNeuroscienceComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep is beneficial for consolidation of both “cognitive procedural memory” (CPM) and “simple procedural memory” (SPM). CPM involves the acquisition of a novel cognitive strategy through the execution of a series of motor movements. By contrast, SPM involves motor skills learning of a cognitively simple sequence of movements. Sleep has been implicated in the consolidation of implicit CPM, whereas the role of sleep in implicit SPM remains unclear. The present study compared the differential benefit of sleep for CPM vs. implicit SPM consolidation. To disentangle and directly compare SPM to CPM, subjects were tested on: (1) the “classic” Tower of Hanoi task (ToH), where the solution requires the use of both recursive elements (i.e., a repetitive series of movements, thus involving SPM) and non-recursive elements (i.e., a non-repetitive series of movements that can only be learned by acquiring the underlying cognitive strategy, thus involving CPM); and (2) a “modified” version of the ToH, akin to the serial reaction time (SRT) task, designed to prevent the acquisition of a cognitive strategy, thus isolating the SPM component of the task. Participants (n=57) were trained on either the ToH or SRT, then retested on both tasks. Half were trained in the evening, retested after a night of sleep, and again after a day of wake (PM-AM-PM). The other half were counterbalanced (AM-PM-AM). The time taken to complete the ToH improved following sleep vs. wake from training to retest (F(2,52)=3.22,p=0.048), but not for the SRT (F(2,54)=0.324,p=0.725). Follow-up tests revealed that performance improved only for the ToH after sleep - and only after sleep - either immediately after training, or one day later. Moreover, sleep significantly enhanced the non-recursive elements but not the recursive elements of the ToH, but not the SRT. Sleep preferentially supported CPM, whereas implicit SPM improved regardless of sleep or wake. These results suggest sleep benefits the cognitive aspects of procedural memory, rather than strengthening implicitly acquired motor sequences involved to learn the strategy itself. N/A

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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