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Enregistrement W2276948682

Does playing O.zen improve our well-being?

2015· preprint· en· W2276948682 sur OpenAlexaff
Ana Júlia Moreira, Laurent Sparrow, Yann Coello, Odile Viltart, Sabrina Hassaïni, Mathieu Méquinion, Olivier Janin, Cédric Mondamert, Sebastien Kochman

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUbisoft (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkin conductanceFeelingPsychologyContext (archaeology)NeuropsychologyBiofeedbackQuality (philosophy)Applied psychologySocial psychologyCognitive psychologyEngineeringCognitionNeurosciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress is considered to be an individual’s response to different pressures and demands in a particular environment (Pottier et al., 2011). In an ever more demanding and stressful world, many options for people to learn how to relax and how to deal with a challenging lifestyle are becoming available. O.zen is a great alternative, since it is a ludic and not expensive device, which goal is to help people to relax with the help of breathing games that can easily be accomplished no matter what time of the day or context. The goal of this study was to test O.zen’s efficiency. In order to do so, neuropsychological tests were held throughout the experiment to 28 participants that were divided in experimental (played O.zen) and control (watched videos equivalent to O.zen) groups. Also, cortisol levels and participants’ skin conductance was measured. Both groups showed overall improvements, with participants feeling significantly less anxious after playing O.zen, and showing a lower level of skin conductance. O.zen’s visuals and music seem to be beneficial on their own, with its biofeedback quality emphasizing the gains.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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