0088 Gravity Dreams Following a Virtual Reality Flight Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Flying is a prevalent but infrequent experience in dreams. Despite a broad interest in such unique dream experiences, there is still no experimental procedure for reliably inducing them. Our study aimed 1) to induce flying dreams in the laboratory using virtual reality (VR), 2) to examine phenomenological correlates of flying dreams, such as lucidity and emotions and 3) to investigate the dynamics of dreamed gravity imagery in relation to participant state and trait factors. Methods A total of 137 healthy participants (24.01±4.03 y.o.; 85 F; 52 M) took part in a custom-built immersive VR task in which they learn how to ‘fly’ as precisely and quickly as possible, engaging vestibular, motor and visuo-spatial systems. Dreams were collected a) from home dream journals for 5 days before and 10 days after the laboratory VR task and b) after a 90-min morning nap in laboratory. Dream reports were scored by 2 independent judges for flying and other gravity-related imagery. Linear mixed models statistics were used to compare dreams from this cohort with a separate control cohort (N=52) that followed a similar protocol in the same lab but did not undertake a virtual flying task. Results The VR task successfully increased the likelihood of experiencing flying in dreams from both the laboratory nap (7.1%) and the following night (10.6%) compared to baseline (1.3%) and the control cohort on those days (Lab: 2.4%; following night: 0%). In contrast, the occurrence of other gravity imagery showed no differences. Flying dreams were altered qualitatively, exhibiting higher levels of lucid-control and emotional intensity after VR exposure. Moreover, various factors such as sex, prior dream experiences and sensory immersion in VR differentially modulated flying dream induction. Conclusion Our findings provide both quantitative and qualitative insights into flying dreams that may facilitate understanding of these typical dream experiences and future developments in dream flight-induction technologies. Support Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».