High incidence of Hepatitis C virus infection observed in the PROUD study of HIV pre‐exposure prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that new vocabulary undergoes a period of strengthening and integration offline, particularly during sleep.Practical questions remain, however, including whether learning closer to bedtime can optimize consolidation, and whether such an effect varies with vocabulary ability.To examine this, children aged 8-12-years-old (n 59) were trained on written novel forms (e.g.BANARA) in either the morning (long delay) or the evening (short delay).Immediately after training and the next day, lexical competition (a marker of integration) was assessed via speeded semantic decisions to neighbouring existing words (e.g.BANANA); explicit memory was measured via recognition and recall tasks.There were no main effects indicating performance changes across sleep for any task, counter to studies of spoken word learning.However, a significant interaction was found, such that children with poorer vocabulary showed stronger lexical competition on the day after learning if there was a short delay between learning and sleep.Furthermore, while poorer vocabulary was associated with slower novel word recognition speed before and after sleep for the long delay group, this association was only present before sleep for the short delay group.Thus, weak vocabulary knowledge compromises novel word acquisition, and when there is a longer period of post-learning wake, this disadvantage remains after a consolidation opportunity.However, when sleep occurs soon after learning, consolidation processes can compensate for
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».