Effects of Sleep on Language and Motor Consolidation: Evidence of Domain General and Specific Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
The current study explores the effects of time and sleep on the consolidation of a novel language learning task containing both item-specific knowledge and the extraction of grammatical regularities. We also compare consolidation effects in language and motor sequence learning tasks, to ask whether consolidation mechanisms are domain general. Young adults learned to apply plural inflections to novel words based on morphophonological rules embedded in the input, and learned to type a motor sequence using a keyboard. Participants were randomly assigned into one of two groups, practicing each task during either the morning or evening hours. Both groups were retested 12 and 24 hours post-training. Performance on frequent trained items in the language task stabilized only following sleep, consistent with a hippocampal mechanism for item-specific learning. However, regularity extraction, indicated by generalization to untrained items in the linguistic task, as well as performance on motor sequence learning, improved 24 hours post-training, irrespective of the timing of sleep. This consolidation process is consistent with a frontostriatal skill-learning mechanism, common across the language and motor domains. This conclusion is further reinforced by cross-domain correlations at the individual level between improvement across 24 hours in the motor task and in the low-frequency trained items in the linguistic task, which involve regularity extraction. Taken together, our results at the group and individual levels suggest that some aspects of consolidation are shared across the motor and language domains, and more specifically, between motor sequence learning and grammar learning.
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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 | 0,001 |
| 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 ».