REM negatively predicts statistical learning but not other forms of gist
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human memory for recent events is believed to undergo reactivation during sleep. This process is thought to be relevant for the consolidation of both individual episodic memories and gist extraction, the formation of generalized memory representations from multiple, related memories. Which kinds of gist are actually enhanced, however, is the subject of less consensus. To address this question, we focused our design on four types of gist: inferential gist (relations extracted across non-contiguous events), statistical learning (regularities extracted from a series), summary gist (a theme abstracted from a temporally contiguous series of items), and category gist (characterization of a stimulus at a higher level in the semantic hierarchy). Sixty-nine participants (30 men, 38 women, and 1 other) completed memory encoding tasks addressing these types of gist and corresponding retrieval tasks the same evening, the morning after, and one week later. Inferential gist was retained over a week, whereas memory for category gist, summary gist, and statistical learning decayed. Higher proportions of REM were associated with worse performance in a statistical learning task controlling for time. Our results support that REM sleep is involved in schema disintegration, which works against participants’ ability to identify regularities within temporal series. SIGNIFICANCE STATEMENT To gain the most from our experiences, we extract from them the most important elements, or “gist”, with sleep believed to facilitate this process. However, what is referred to as gist varies considerably across studies. We report categorically different mnemonic trajectories of two classes of gist. In particular, we show that gist involving synthesis across relational memories is retained over time, whereas other gists were subject to substantial decay. Moreover, our evidence supports the idea that REM works to discretize, rather than synthesize experiences. Future research should test similar constructs in different tasks to determine whether these findings are generalizable. Our research suggests that patients with reduced REM sleep may experience more interference between similar memories.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».