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Enregistrement W2331884697

Pre- and post-sleep stress levels and negative emotions in a sample dream among frequent and non-frequent nightmare sufferers

2012· article· en· W2331884697 sur OpenAlexaff
Sara Antunes‐Alves, Joseph De Koninck

Notice bibliographique

RevueArchives of Psychiatry and Psychotherapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNightmareDreamPsychologyMoodEveningAnxietyMorningClinical psychologyPsychiatryMedicinePsychotherapistInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Aim. This study examined whether self-identified frequent nightmare sufferers report stronger negative emotions in their everyday dreams and higher stress levels in the evening and in the morning than reported non-frequent nightmare sufferers. Method. Sixty participants ranging in age from 13 to 58 selected on the basis that they self-reported having more than one nightmare a week, or less than one nightmare a month. For the assessment the authors used four questionnaires: a demographic questionnaire, daily report summary questionnaires, dream diaries, and post-dream diary questionnaires. Results. A MAnOVA performed on a dream recalled by frequent nightmare sufferers revealed an overall significant difference in negative emotions (p<0.01), which was significantly attributable to higher levels of dream fear and anxiety (both, p<0.01). Frequent nightmare sufferers also reported experiencing significantly more negative mood and higher stress levels before and after sleep (p<0.01). Discussion. Results support the continuity hypothesis between waking and dreaming.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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