Nightmare frequency as a function of age, gender, and September 11, 2001: Findings from an Internet questionnaire.
Notice bibliographique
Résumé
Retrospective estimates of nightmare frequency for a sample of 23,990 re-spondents to an Internet questionnaire (female: N 19,367, mean age 24.9 10.14 years; male: N 4,623; mean age 25.5 10.81) were evaluated as a function of age, gender, and pre- versus post-September 11, 2001. Female respondents reported more frequent monthly nightmares (4.44 6.71) than did male respondents (3.39 6.07), and this result was seen for all age strata younger than 60. Also, for female respondents, night-mare frequency increased from ages 10–19 to 20–39 then decreased mono-tonically to ages 50–59. For male respondents, nightmare frequency was stable from ages 10–19 to 30–39 then decreased to ages 50–59. An increase in nightmare frequency was observed post-September 11 only for male respondents—particularly for 10- to 29-year-olds. This increase was sus-tained 2 years later. These effects were maintained when dream recall was held constant. Results replicate, in a single sample, previously published gender and age effects and provide new evidence that the nightmares of males may be differentially sensitive to traumatic events for which victims and/or perpetrators are primarily male.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».