Sleep Consolidation Potentiates Sensorimotor Adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Contrary to its well-established role in declarative learning, the impact of sleep on motor memory consolidation remains a subject of debate. Current literature suggests that while motor skill learning benefits from sleep, consolidation of sensorimotor adaptation (SMA) depends solely on the passage of time. This has led to the proposal that SMA may be an exception to other types of memories. Here, we addressed this ongoing controversy in humans through three comprehensive experiments using the visuomotor adaptation paradigm ( N = 290, 150 females). In Experiment 1, we investigated the impact of sleep on memory retention when the temporal gap between training and sleep was not controlled. In line with the previous literature, we found that memory consolidates with the passage of time. In Experiment 2, we used an anterograde interference protocol to determine the time window during which SMA memory is most fragile and, thus, potentially most sensitive to sleep intervention. Our results show that memory is most vulnerable during the initial hour post-training. Building on this insight, in Experiment 3, we investigated the impact of sleep when it coincided with the critical first hour of memory consolidation. This manipulation unveiled a benefit of sleep (30% memory enhancement) alongside an increase in spindle density and spindle–SO coupling during NREM sleep, two well-established neural markers of sleep consolidation. Our findings reconcile seemingly conflicting perspectives on the active role of sleep in motor learning and point to common mechanisms at the basis of memory formation.
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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) | 0,002 | 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 ».