A Daytime Nap Enhances Visual Working Memory Performance and Alters Event-Related Delay Activity
Notice bibliographique
Résumé
Working memory (WM) is impaired following sleep loss and may be improved after a nap. The goal of the current study was to better understand sleep-related WM enhancement by: 1) employing a WM task that assesses the ability to hold and report visual representations as well as the fidelity of the reports on a fine scale, 2) investigating neurophysiological properties of sleep and WM capacity as potential predictors or moderators of sleep-related enhancement, and 3) exploring frontal and occipital event-related delay activity to index the neural processing of stimuli in WM. In a within-subjects design, thirty-six young adults (Mage = 20, 20 men, 16 women) completed a 300-trial, continuous-report task of visual WM following a 90-min nap opportunity and an equivalent period of wakefulness. Mixed-effect models were used to estimate the odds of successful WM reports and the fidelity of those reports. The odds of a successful report were approximately equal between nap and wake conditions at the start of the task, but by the end, the odds of success were 1.26 times greater in the nap condition. Successful WM reports were more accurate after a nap, independent of time on task. Neither WM capacity nor any of the sleep variables measured were found to significantly moderate the nap effect on WM. Lastly, amplitude of frontal and occipital delay activity was altered in the nap relative to the wake condition. The findings are discussed in relation to the role of sleep in sustained attention and contemporary models of visual WM.
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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) | 0,001 | 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 ».