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Enregistrement W2063804187 · doi:10.1007/s12160-013-9484-8

Linking Stable and Dynamic Features of Positive Affect to Sleep

2013· article· en· W2063804187 sur OpenAlexfundno aff
Anthony D. Ong, Deinera Exner‐Cortens, Catherine Riffin, Andrew Steptoe, Alex Zautra, David M. Almeida

Notice bibliographique

RevueAnnals of Behavioral Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingEconomic and Social Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchBritish Heart Foundation
Mots-clésTraitAffect (linguistics)Sleep (system call)Reactivity (psychology)PsychologySleep deprivationHealth psychologyClinical psychologyGerontologyDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryPublic healthCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Poor sleep contributes to adult morbidity and mortality. PURPOSE: The study examined the extent to which trait positive affect (PA) and PA reactivity, defined as the magnitude of change in daily PA in response to daily events, were linked to sleep outcomes. METHODS: Analyses are based on data from 100 respondents selected from the National Survey of Midlife in the United States. RESULTS: Multilevel analyses indicated that higher levels of trait PA were associated with greater morning rest and better overall sleep quality. In contrast, PA reactivity was associated with diminished sleep efficiency. Finally, interactions between PA reactivity and trait PA emerged on all three sleep measures, such that higher event-related change in daily positive affect was associated with impaired sleep, especially among individuals high in trait PA. CONCLUSIONS: Results suggest that high trait PA, when coupled with high PA reactivity, may contribute to poor sleep.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeObservationnel
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

Citations106
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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