Étude multimodale de la consolidation d’habiletés motrices à l’aide de l’IRMf et de l’EEG
Bibliographic record
Abstract
La consolidation est le processus qui transforme une nouvelle trace mnésique labile en une autre plus stable et plus solide. Une des tâches utilisées en laboratoire pour l’exploration de la consolidation motrice dans ses dimensions comportementale et cérébrale est la tâche d’apprentissage de séquences motrices. Celle-ci consiste à reproduire une même série de mouvements des doigts, apprise de manière implicite ou explicite, tout en mesurant l’amélioration dans l’exécution. Les études récentes ont montré que, dans le cas de l’apprentissage explicite de cette tâche, la consolidation de la trace mnésique associée à cette nouvelle habileté dépendrait du sommeil, et plus particulièrement des fuseaux en sommeil lent. Et bien que deux types de fuseaux aient été décrits (lents et rapides), le rôle de chacun d’eux dans la consolidation d’une séquence motrice est encore mal exploré. En effet, seule une étude s’est intéressée à ce rôle, montrant alors une implication des fuseaux rapides dans ce processus mnésique suite à une nuit artificiellement altérée. D’autre part, les études utilisant l’imagerie fonctionnelle (IRMf et PET scan) menées par différentes équipes dont la notre, ont montré des changements au niveau de l’activité du système cortico-striatal suite à la consolidation motrice. Cependant, aucune corrélation n’a été faite à ce jour entre ces changements et les caractéristiques des fuseaux du sommeil survenant au cours de la nuit suivant un apprentissage moteur. Les objectifs de cette thèse étaient donc: 1) de déterminer, à travers des enregistrements polysomnographiques et des analyses corrélationnelles, les caractéristiques des deux types de fuseaux (i.e. lents et rapides) associées à la consolidation d’une séquence motrice suite à une nuit de sommeil non altérée, et 2) d’explorer, à travers des analyses corrélationnelles entre les données polysomnographiques et le signal BOLD (« Blood Oxygenated Level Dependent »), acquis à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), l’association entre les fuseaux du sommeil et les activations cérébrales suite à la consolidation de la séquence motrice. Les résultats de notre première étude ont montré une implication des fuseaux rapides, et non des fuseaux lents, dans la consolidation d’une séquence motrice apprise de manière explicite après une nuit de sommeil non altérée, corroborant ainsi les résultats des études antérieures utilisant des nuits de sommeil altérées. En effet, les analyses statistiques ont mis en évidence une augmentation significative de la densité des fuseaux rapides durant la nuit suivant l’apprentissage moteur par comparaison à la nuit contrôle. De plus, cette augmentation corrélait avec les gains spontanés de performance suivant la nuit. Par ailleurs, les résultats de notre seconde étude ont mis en évidence des corrélations significatives entre l’amplitude des fuseaux de la nuit expérimentale d’une part et les gains spontanés de performance ainsi que les changements du signal BOLD au niveau du système cortico-striatal d’autre part. Nos résultats suggèrent donc un lien fonctionnel entre les fuseaux du sommeil, les gains de performance ainsi que les changements neuronaux au niveau du système cortico-striatal liés à la consolidation d’une séquence motrice explicite. Par ailleurs, ils supportent l’implication des fuseaux rapides dans ce type de consolidation ; ceux-ci aideraient à l’activation des circuits neuronaux impliqués dans ce processus mnésique et amélioreraient par la même occasion la consolidation motrice liée au sommeil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".