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Enregistrement W7111482599

Lucid dream induction with sleep EEG wearables

2023· other· W7111482599 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2023
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLucid dreamDreamGeneralizability theoryWearable computerElectroencephalographySample (material)Perception
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lucid dreaming (LD) is defined as a state of awareness of the ongoing dream state while sleeping. Lucid dreaming is a rather rare phenomenon; however, it can be learned and trained, and various studies have proposed different techniques to ‘induce’ lucid dreams. Nonetheless, these studies either lacked physiological measurements and were therefore merely limited to self-reported questionnaires, or in the case of including physiological measurements, their generalizability was restricted mainly due to the exclusive recruitment of ‘experienced’ lucid dreamers. Only a few studies attempted to reliably induce lucid dreams in ‘naive’ participants, but they involved small sample sizes and have not yet been replicated. To overcome these limitations, we designed a multi-center study including three laboratories, in the Netherlands, Canada, and Italy respectively, with the aim of recruiting 60 participants overall (i.e. 20 participants per laboratory). This is the largest sample size for a lucid dreaming induction study with physiological measurements to date. We will test the applicability of a combination of two lucid dreaming induction techniques: targeted lucidity reactivation (TLR) and sense-initiated lucid dream (SSILD), which will be implemented by presenting perceptual cues (visual, auditory, and tactile) before and during REM sleep. To do so, we will employ minimal measurement modalities, i.e., an EEG headband and three additional chin EMG electrodes. We will also use this dataset to develop and validate the first open-source dream engineering toolbox, Dreamento (DREAM ENgineering TOolbox, Esfahani et al., 2022). Participants will visit the laboratory three times throughout an approximately two week period, including an intake session and two morning naps (stimulation and control, in counterbalanced order across subjects). During the intake session, participants will receive information about the study and complete preliminary screening questionnaires. Then, participants will complete daily dream diaries for the following two weeks. The morning nap sessions will be held at least one and two weeks after the intake session, respectively. Both nap sessions consist of the same cognitive training procedure during wakefulness, but differ in terms of the sensory stimulation procedure during sleep. Participants will receive sensory cues upon detection of REM sleep during the stimulation session, but not during the control session. They will be instructed to signal their lucidity using a predefined intentional eye movement pattern (left-right-left-right, LRLR) and will be awakened once the REM period ends to report any subjective experience and complete a lucidity questionnaire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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