Dreamers’ evaluation of the emotional valence of their day-to-day dreams is indicative of some mood regulation function
Notice bibliographique
Résumé
Dreams may contribute to psychological adaptation by aiding in mood regulation. One way it could be achieved is through a desensitization process whereby negative events are replayed within the dream under lower conditions of negative emotionality. Evidence of this theory is supported by the tendency of dreamers to evaluate their emotions felt in their dreams more positively compared to an independent judge (i.e., positivity bias). Additionally, it has been observed that while dream emotions are typically more negative than pre-sleep emotions, morning emotions are more positive, suggesting that emotional regulation occurs overnight and may help improve mood in the morning. The present study aimed to examine the relationships between pre-sleep, dream, and morning mood and the potential desensitization function of remembered dreams as indicated by their effects on morning mood and stress. Methodology: Participants ( N = 188; Mean age = 19.2, SD = 3.0) recorded their dreams ( N = 345 dreams) and self-reported their stress and mood at bedtime, during their dream retrospectively, and upon waking. A judge also evaluated the subjects’ dream moods. Subjects’ positivity bias was defined as the difference between the subjects and the judge’s evaluation of the positive emotions in the dream. Results: A MANOVA revealed that subjects perceived a higher level of positive emotions in their dreams compared to a judge. Multi-group path analysis revealed that some relationships between pre-sleep, dream, and morning emotions and stress differed in positive and negative dream nights. In both groups, the strongest predictors of morning mood and stress were pre-sleep mood and stress, respectively. The second strongest predictor of positive morning mood was the subjects’ dream positivity bias. Conclusion: Results provide some support for the association of dreaming in mood regulation attributable to REM sleep. They also highlight that pathways implicated in mood regulation may be distinct from stress regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».