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Enregistrement W4403018103 · doi:10.22370/rhv2024iss26pp103-132

Dreams, Trauma, and Prediction Errors

2024· article· en· W4403018103 sur OpenAlexaff
Clarita Bonamino, Sophie Boudrias, Melanie G. Rosen

Notice bibliographique

RevueRevista de Humanidades de Valparaíso · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensTrent UniversityUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurprisePsychologyCognitive psychologyMean squared prediction errorSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is widely known that dreams can be strongly affected by traumatic events, but there may be other ways in which dreams relate to trauma. In this paper, we argue that different types of dreams could both contribute to trauma and alleviate it according to the prediction errors that occur either in dreams or in response to them after waking. A prediction error occurs when an experience contradicts one’s expectation and it is often accompanied by surprise. Prediction errors are involved in memory updating processes that can be long-lasting. Not only nightmares but also unpleasant, and surprisingly, even neutral and pleasant dreams have the potential to contribute to trauma, affecting our waking lives in a similar way to waking traumatic experiences. We postulate that certain dreams can also be beneficial for trauma alleviation. Further, clinical evidence suggests that working with prediction errors that occurred in dreams and during our response to dreams after waking can assist in alleviating the negative effects of trauma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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