Eye movement patterns correlate with overt emotional behaviours in rapid eye movement sleep
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that sleep plays a key role in regulating emotions. Rapid eye movements (REMs) in REM sleep could be associated with dreams emotions, but supporting evidence is indirect. To highlight this association, we studied the REM sleep during video-polysomnography of 20 subjects with REM sleep behaviour disorder (RBD), a model of enacted dreams offering direct access to the emotional content of the sleeper (face expression, speeches, behaviour). Video and the electro-oculography recordings were divided into 3 s time intervals and classified as non-behavioural, or behavioural (neutral, positive or negative emotions), and as containing no eye movements (EMs), slow eye movements (SEMs) or REMs (isolated or bursts). Compared to the absence of EMs, neutral behaviours successively increased in the presence of SEMs (odd ratio, OR = 1.4), then isolated REMs (OR = 2.8) and then REM bursts (OR = 4.6). Positive behaviours increased with SEMs (OR = 2.8) but did not increase further with isolated REMs (OR = 2.8) and REM bursts (OR = 3). Negative behaviours were absent with SEMs, increased with isolated REMs (OR = 2.6) and further with REM bursts (OR = 10.1). These results support an association between REMs and SEMs, and dream emotions.
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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) | 0,001 | 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 ».