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Enregistrement W2796271325 · doi:10.1111/josh.12622

Later Start, Longer Sleep: Implications of Middle School Start Times

2018· article· en· W2796271325 sur OpenAlexaff
Deborah Temkin, Daniel Princiotta, Renee Ryberg, Daniel Lewin

Notice bibliographique

RevueJournal of School Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésBedtimeSleep (system call)PsychologyConfoundingMedicineDemographyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although adolescents generally get less than the recommended 9 hours of sleep per night, research and effort to delay school start times have generally focused on high schools. This study assesses the relation between school start times and sleep in middle school students while accounting for potentially confounding demographic variables. METHODS: Seventh and eighth grade students attending 8 late starting schools (∼8:00 am, n = 630) and 3 early starting schools (∼7:23 am, n = 343) from a diverse suburban school district completed online surveys about their sleep behaviors. Doubly robust inverse probability of treatment weighted regression estimates of the effects of later school start time on student bedtimes, sleep duration, and daytime sleepiness were generated. RESULTS: Attending a school starting 37 minutes later was associated with an average of 17 additional minutes of sleep per weeknight, despite an average bedtime 15 minutes later. Students attending late starting schools were less sleepy than their counterparts in early starting schools, and more likely to be wide awake. CONCLUSIONS: Later school start times were significantly associated with improved sleep outcomes for early adolescents, providing support for the movement to delay school start times for middle schools.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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