P042 Does sleep inertia affect how we perceive time? – Implications for insomnia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Sleep inertia (SI) can negatively affect cognitive functions including time perception. Accurate time perception is important for evaluating wakefulness at night. Overestimating wakefulness can be anxiety-provoking for individuals with insomnia. Here we present data from three studies testing the impact of SI on time perception after waking from sleep versus after a wake period. Methods Participants were required to complete a time estimation task after waking from sleep and after a wakeful period. In study 1 and 2 (n=18), sleep occurred as part of a daytime nap with polysomnography. In study 3 (n=9) sleep occurred at night in a laboratory. Study 1 and 3 included good sleepers and study 2 included poor sleepers. The time estimation task was the same across all studies asking participants to state when they believed 15 minutes had passed, see figure 1. Results Data from study 1 and 2 were pooled. Participants overestimated time, however there was a greater overestimation after waking from a nap compared to the wake condition, t(17)=-2.089, p=0.052, d=0.7. For those individuals who reached stage 3 sleep during the nap (when waking with SI is more likely) the difference was significant, t (9)=-3.22,p<0.05, d=1.1). There was no main effect of sleep status (poor sleeper vs. good sleeper) on these differences. In study 3 there was no difference (p>0.05) between the two conditions (wake vs. sleep), see figure 2 for a summary of the findings. Conclusion Overestimation of time awake was more pronounced after waking from a nap condition compared to after a wake period, especially when waking from stage 3 sleep. The same effects were not present when waking from sleep at night, perhaps due to different study designs. Further research in larger samples is needed to understand the impact of SI on time perception.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».