MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2800747902 · doi:10.1093/sleep/zsy061.936

0937 Worst Nightmares Versus Idiopathic Nightmares: A Content Analysis

2018· article· en· W2800747902 sur OpenAlexaffabout
Antonio Zadra, Geneviève Robert, A Duquette, Veronica English

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNightmareDreamContent (measure theory)PsychologyNarrativePsychopathologyLearned helplessnessMental healthPsychiatryClinical psychologyPsychotherapistLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have investigated different aspects of nightmares (e.g., frequency, association to psychopathology), but relatively few have examined nightmares’ thematic content. We investigated the content of the worst nightmare recalled by men and women and compared the results to those previously obtained with idiopathic nightmares. Written reports of the worst nightmare ever experienced were obtained from 78 men (mean age = 25.5 ± 10.2 years) and 78 women matched for age (mean age = 25.2 ± 9.7 years) via a questionnaire assessing a variety of sleep and dream experiences. Variables of interest included the nightmares’ thematic content and narrative development. Men and women reported that their worst nightmare occurred at 14.2 and 15.1 years of age, respectively. The mean length (word count) of men’s worst nightmare was 73.8 ± 40.9 words and 81.2 ± 36.8 words for women. 53% of men and 63% of women reported that their worst nightmare reoccurred over time. The two most frequently reported themes by men as well as women were being confronted by evil forces (21%) and being chased (12%). Other commonly reported themes included being physically attacked (M=8%, W=17%), environmental anomalies (M=4%, W=8%), helplessness (M=6%, W=8%) and health-related problems (M=5%, W=4%). As was true for idiopathic nightmares, men’s worst nightmares were more likely to contain themes of large-scale disasters (e.g., wars, tornados, end of the world) than were women’s nightmares. While the theme of evil forces was twice as frequent in worst nightmares than in idiopathic nightmares, themes involving interpersonal conflicts were rare (2.5%) even though they characterize 20% of idiopathic nightmares. Worst and idiopathic nightmares showed similarities in terms of narrative development (how dreams turn into nightmares), including their ending. Contrary to popular belief, themes of falling were rare, occurring in less than 3% of all nightmares. These findings reveal that unlike idiopathic nightmares, worst nightmares contain a restricted range of themes centred around malevolent forces, pursuit and physical aggression and that their content profiles show few gender differences. Research supported by a grant from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSLEEPMême sujetSleep and Wakefulness ResearchTravaux en français237 207