Differences in dream content during a daytime nap and the relationship of the dream content to procedural learning in Vipassana meditators and controls.
Notice bibliographique
Résumé
Vipassana meditation is characterized by observing bodily sensations, developing emotional and attentional stability and promoting pro-social qualities. Whether these qualities are also reflected in dream content is not currently known. Evidence relating dream content with sleep-depending learning is mixed: some studies suggest that dreaming of a task is beneficial for improvement, while others find no such effect. This study aimed at investigating whether meditators have qualitatively different dreams than controls; whether meditators incorporate a procedural learning task more often than controls; and whether dreaming about the task is related to better post-sleep performance on the task.20 meditators and 20 controls slept for a daytime nap at the laboratory. Prior to sleep and upon awakening they completed a procedural learning task. Dream reports were collected at sleep onset and upon awakening (REM/N2 sleep). Dreams were then scored for qualities associated with meditation practice and for incorporations of the procedural task and of the laboratory. Meditators had longer dreams, slightly more references to the body and friendlier and more compassionate interactions with dream characters. Dreams of meditation practitioners were not more lucid than those of controls. Meditators did not incorporate the learning task or laboratory into dream content more often than controls, and no relationship was found between dream content and performance on a procedural task. In control participants, in contrast, incorporating task or laboratory in REM/N2 dreams was associated with improvement on the task, but incorporations at sleep onset were associated with slightly worse performance on the task.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».