Measuring nightmare and bad dream frequency: impact of retrospective and prospective instruments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Studies on nightmare frequency have yielded inconsistent results. We compared the frequency of nightmares and bad dreams obtained with retrospective methods (annual and monthly estimates) and with two types of prospective measures (narrative and checklist logs). Four hundred and eleven participants completed retrospective estimates of nightmare and bad dream frequency and recorded their dreams in either narrative or checklist logs for 2-5 weeks. When measured prospectively with narrative logs, nightmare frequency was marginally higher than the 1-year estimate (P = 0.057) but not significantly different from the 1-month estimate (P > 0.05). Prospective bad dream frequency was significantly greater than the two retrospective estimates (ps < 0.0005). There were no significant differences in the frequency of nightmares and bad dreams reported prospectively with narrative versus checklist logs (ps > 0.05). However, checklist logs yielded a significantly greater number of everyday dreams per week (P < 0.0001). Taken together, the results provide partial support for the idea that when compared to daily logs, retrospective self-reports significantly underestimate current nightmare and bad dream frequency. Prospective studies of dream recall and nightmare frequency should take into account the type of log used, its duration, and the participants' level of motivation over time.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle