The Relationship Between Quality of Sleep and Emotional Empathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Sleep loss is known to severely disturb individuals’ mood and emotion processing. Here, we tested the hypothesis that quality of sleep is predictive of individuals’ performance on a task evaluating emotional empathy. We tested 34 healthy undergraduate students [19 males, mean (SD) age = 21.82 (3.26) years; mean (SD) education = 14.98 (1.91) years] recruited through the University of Calgary research participation system. We collected objective (actigraphy) and subjective (questionnaires and self-reports) sleep measures to characterize individuals’ sleep quality, and asked participants to solve a computerized emotional empathy task. We first performed a dimensionality reduction analysis on the sleep-related measures, which resulted in six principal components, and then ran a stepwise multiple regression analysis to investigate the sleep measures that best predicted participants’ scores on the emotional empathy task. We found that subjective sleep quality, together with sleep phase, best predicted participants’ empathic sensitivity to negative images while they explicitly evaluated the emotions of others (i.e., direct component of emotional empathy). Also, subjective sleep quality resulted to be the best predictor of participants’ arousal state in response to negative images, which is an implicit manifestation of their empathic experience (i.e., indirect component of emotional empathy). In both cases, lower subjective sleep quality was associated with lower empathic sensitivity to negative stimuli. Finally, sleep duration best predicted average empathic responses to stimuli of all valences, with shorter sleep durations associated with lower average empathic responses. Our findings provide evidence of a significant relationship between individuals’ quality of sleep and their ability to share the emotions experienced by others. These findings may have important implications for individuals employed in professions requiring social interaction and empathic experience coupled with schedules that interfere with nighttime sleep.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».