Sleep Does not Help Relearning Declarative Memories in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
How sleep affects memory in older adults is a critical topic,since age significantly impacts both sleep and memory. Fordeclarative memory, previous research reports contradictoryresults, with some studies showing sleep-dependent memoryconsolidation and some other not. We hypothesize that thisdiscrepancy may be due to the use of recall as the memorymeasure, a demanding task for older adults. The present paperfocuses on the effect of sleep on relearning, a measure thatproved useful to reveal subtle, implicit memory effects.Previous research in young adults showed that sleeping afterlearning was more beneficial to relearning the same Swahili-French word pairs 12 hours later, compared with the sameinterval spent awake. In particular, those words that could notbe recalled were relearned faster when participants previouslyslept. The effect of sleep was also beneficial for retention aftera one-week and a 6-month delay. The present study used thesame experimental design in older adults aged 71 on averagebut showed no significant effect of sleep on consolidation, onrelearning, or on long-term retention. Thus, even when usingrelearning speed as the memory measure, the consolidatingeffect of sleep in older adults was not demonstrated, inalignment with some previous findings.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».