The Effects of Sleep Quality on Response Inhibition.
Notice bibliographique
Résumé
Night-time sleep is critical for waking cognition. The duration, quality, and architecture (the distribution of non-rapid eye movement (NREM) and rapid eye movement (REM) sleep) of sleep has been demonstrated to be linked to memory consolidation, emotional regulation, visual acuity, and other cognitive tasks essential to normative mental processes. Here, we investigate the relationship between response inhibition and sleep quality by comparing sleep measures and next day performance on an attention cognitive task; a measure of response inhibition. With a volunteer group of university students, we compared an experimental group that adjusted their sleep regimen according to sleep hygiene best practices to a control group without behavioral interventions. We used OURA rings to generate sleep index scores as measures of sleep quality. We hypothesized that 1) poor sleep quality would negatively impact attention task scores, 2) good sleep quality would positively impact attention scores and, 3) the experiment group would reflect higher frequency of positive moods based off a self-rated index. Our results suggest that the experiment group reported higher frequencies of positive moods, and that sleep quality is a positive predictor of performance on attention task scores, albeit an insignificant driver of attention task scores (p=0.44, CI: -0.103, 0.687). Instead, REM sleep is both a positive and significant driver of attention task scores (p=0.03, CI: 0.105, 0.614). Our findings suggest that the link between inhibitive emotional processing and REM sleep is one avenue to ensure altruistic behaviors between groups of people.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».