Slow Spindle Trains During Daytime Naps are Associated with Improved Declarative Memory Consolidation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Memory consolidation refers to the process by which newly encoded memories are strengthened and retained over time, and ample evidence indicates that sleep supports this process for both procedural and declarative memories. Although sleep spindles during non-rapid eye movement (NREM) sleep have been associated to consolidation, it remains unclear whether all spindle types contribute equally. Spindles vary in frequency and topography–slow spindles (≤12.5Hz) predominating over frontal regions, whereas fast spindles (>12.5Hz) peak parietally – and recent work suggests that procedural memory consolidation during overnight sleep is related to the temporal organization of spindles in ‘trains’ (i.e., events occurring <6s apart). Here we investigated whether a similar mechanism operates for declarative memory during daytime naps. Participants were assigned to a Nap (N=23) or No-Nap (N=15) group, and completed an object-spatial location task involving 36 item-location associations. Memory was assessed immediately after learning and again following a 90-minute nap or an equivalent wake period. Results showed that the Nap group exhibited significantly better delayed memory, as measured by combined recall-recognition score, and a greater proportion of participants maintained or improved their performance. In the Nap group, memory performance correlated with local spindle density at frontal and parietal sites, and, critically, with the proportion of slow spindles clustered in trains during NREM2. These findings suggest the temporal organization of slow spindles into clusters support declarative memory consolidation, pointing to a shared spindle-based mechanism across domains.
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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 ».