Controlled Attention and Sleep Deprivation: Adding a Self-Regulation Approach?
Notice bibliographique
Résumé
The current study examined performance on an automated task battery under short-term sleep deprivation andnon-sleep deprivation conditions. Twenty-six volunteers completed the sleep deprivation study. Twenty-threevolunteers completed the non-sleep deprivation study. Performance was examined across five test sessionsduring 25 hours of acute sleep deprivation conditions and during two days of non-sleep deprivation conditions.ANOVAs examining changes in performance from baseline levels indicated that performance under sleepdeprivation conditions resulted in a decrease in performance in some tasks and an increase in estimated bloodalcohol concentration. Non-sleep deprivation resulted in stable or increasing performance and a decrease inestimated blood alcohol concentration. The Controlled Attention Model suggests that the task characteristicswould have helped maintain performance levels but does not explain how performance decreased on some butnot all of the tasks. Extending the Controlled Attention Model to include a broader self-regulation approachsuggests that on some of the tasks the participants did not adequately regulate their engagement in the task (evenwith rapidly changing stimuli) resulting in a decrease in performance levels. Incorporating a self-regulationapproach with the Controlled Attention Model could provide a model that better explains the range of effectsseen under sleep deprivation conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».