0797 THE CORRELATION BETWEEN NAPS AND OTHER SLEEP INDICES IN COLLEGE STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
College is a common time to nap frequently given self-chosen class schedules and the absence of parental supervision. Napping has been shown to correlate with students’ high achievement yet, there is little research on how naps affect other sleep indices. Knowledge of how naps affect total sleep time, sleep efficiency, sleep onset latency, and other important sleep indices, can offer insight into when, and for whom, naps can be beneficial. Fifty-four college students (age: M=19.58, SD=1.49; gender: 82.7% female) used actigraph watches (Actigraph Corp.) for an average of 7 days, recording their wake- and sleep-related movement. They completed sleep diaries each morning regarding their sleep the night before. Sleep diaries were used to inform actigraphy data calculated by Actilife software, specifically to obtain sleep-onset latency. Three participants provided unusable actigraphy data and were excluded from analyses. Number of sleep periods over the course of one week (range: 6–15) was used as the measure of naps and correlated with actigraphy measures. More sleep periods correlated with less total sleep time (r = -.451, p = .001), less time awake after sleep onset (r = -.353, p = .011), fewer awakenings (r = -.498, p < .001), and increased sleep efficiency (r = .287, p = .041). There was also a trending correlation with shorter sleep onset latency (r = -.244, p = .084). The findings suggest that those students who are napping more are not getting enough sleep during the night and are incurring greater sleep debt, and hence greater sleep drive. This would explain an increased number of naps during the week, as well as greater efficiency of sleep during the hours they do sleep at night. None.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,010 | 0,002 |
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 ».