The Effects of Self-Guided Meditation and Napping on Memory Consolidation in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Master's thesisNumerous studies have reported that, compared to an equivalent period of wakefulness,post-training sleep (overnight or daytime naps) benefits memory consolidation (Diekelmann & Born, 2010; Mednick, Nakayama, & Stickgold, 2003; Plihal & Born, 1999; Walker et al.,2003). However, most investigations have employed various forms of “active wakefulness” (e.g., sensorimotor and cognitive tasks) as a comparison condition for sleep, while few studies have examined the role of “quiet wakefulness” in memory consolidation, even though some of the EEG oscillations during quiet waking resemble those present in sleep (e.g., increased activity in the theta-alpha range) (Brokaw et al., 2016). This study aimed to examine the consolidation of declarative (word-pair associates) andnon-declarative (marble maze visuo-motor task) learning over a 60-minutes time interval (with continuous EEG monitoring) filled with either (A) napping; (B) active-waking (watchinga video); or (C) quiet-waking (self-guided meditation).The results of the current study suggested that memory consolidation may not be a sleepspecific-phenomenon. In fact, mindfulness meditation appeared to be more advantageous than a short nap for the consolidation of declarative memories. This study also found that SWSexerts significant effects on the retention of non-declarative memory. For nappers, the absence of SWS resulted in noticeable performance enhancements compared to participants who entered SWS. Thus, it is possible that SWS plays a disadvantageous role in the consolidationof procedural memory. It is thought that sleep inertia caused by SWS is partly responsible for the impairments in tasks procedural memory. The findings of current study contribute to the understanding of memory consolidation and provide insights about the role of waking states for future studies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».