Régulation de la prise alimentaire consécutive à un travail mental exigeant.
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge-based work has been identified as a potential factor that might accentuate positive energy balance and weight gain. The reasons explaining this relationship and the gender differences previously observed are still unknown. To investigate the relationships between mental effort, cognitive restraint and motivation based on the Strength Model of Self-Regulation, in order to predict eating regulation following a demanding mental work. The protocol consists of a randomized crossover design including 3 conditions (knowledge-based work, exercise and control) followed by an ad libitum buffet measuring eating regulation. Mental effort is measured by the average reaction time (RT) to a second mental task. Questionnaires were administrated at baseline to evaluate global motivation and eating behaviour traits. Cognitive restraint, motivation and mental effort variables do not significantly moderate the relationship between experimental conditions and eating regulation. Controlled form of motivation is significantly correlated with flexible restraint, r = .3, p = .04, rigid restraint, r = .4, p = .03 and disinhibition, r = .3, p = .047. Controlled motivational variable is associated to behaviour traits likely to impair adequate eating regulation, but these associations do not seem to moderate acute food intake regulation following knowledge-based work. Knowledge-based work and flexible cognitive restraint independently increase mental effort, having the potential to weaken self-regulation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».