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Enregistrement W2954975853 · doi:10.31231/osf.io/9uywv

Differences in dream content during a daytime nap and the relationship of the dream content to procedural learning in Vipassana meditators and controls.

2018· preprint· en· W2954975853 sur OpenAlexafffund
Elizaveta Solomonova, Simon Dubé, Arnaud Samson-Richer, Cloé Blanchette‐Carrière, Tyna Paquette, Toré Nielsen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMind and Life Institute
Mots-clésDreamPsychologyMeditationContent (measure theory)Task (project management)NapCognitive psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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