Evidence for an emotional adaptive function of dreams: a cross-cultural study
Notice bibliographique
Résumé
The function of dreams is a longstanding scientific research question. Simulation theories of dream function, which are based on the premise that dreams represent evolutionary past selective pressures and fitness improvement through modified states of consciousness, have yet to be tested in cross-cultural populations that include small-scale forager societies. Here, we analyze dream content with cross-cultural comparisons between the BaYaka (Rep. of Congo) and Hadza (Tanzania) foraging groups and Global North populations, to test the hypothesis that dreams in forager groups serve a more effective emotion regulation function due to their strong social norms and high interpersonal support. Using a linear mixed effects model we analyzed 896 dreams from 234 individuals across these populations, recorded using dream diaries. Dream texts were processed into four psychosocial constructs using the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC-22) dictionary. The BaYaka displayed greater community-oriented dream content. Both the BaYaka and Hadza exhibited heightened threat dream content, while, at the same time, the Hadza demonstrated low negative emotions in their dreams. The Global North Nightmare Disorder group had increased negative emotion content, and the Canadian student sample during the COVID-19 pandemic displayed the highest anxiety dream content. In conclusion, this study supports the notion that dreams in non-clinical populations can effectively regulate emotions by linking potential threats with non-fearful contexts, reducing anxiety and negative emotions through emotional release or catharsis. Overall, this work contributes to our understanding of the evolutionary significance of this altered state of consciousness.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».