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Enregistrement W2955286430 · doi:10.1080/08927936.2019.1621524

Does Viewing a Picture of a Pet During a Mental Arithmetic Task Lower Stress Levels?

2019· article· en· W2955286430 sur OpenAlexaff
Natalie Ein, M. Said Al Hadad, Maureen J. Reed, Kristin S. Vickers

Notice bibliographique

RevueAnthrozoös · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorPsychologyTask (project management)Mental arithmeticStress (linguistics)Cognitive psychologySocial psychologyClinical psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pets can reduce stress in their owner; however, they are not always permitted in public and institutional places. This study examined the impact of people viewing a picture of their pet versus other images on stress levels. One hundred and twenty participants were randomly assigned to one of six conditions. These involved completing a mental arithmetic task while viewing a picture of either their personal pet; an unfamiliar animal; a familiar, supportive person; a stranger; a pleasant image of nature; or no image. Stress was measured through subjective and physiological methods. For participants, viewing a picture of their pet did not reduce their stress response to the task, while viewing a picture of a familiar, supportive person increased the stress response, relative to the controls. Post-stressor, participants in the personal-pet condition rated the picture as making them feel more relaxed, compared with the other conditions. Active interaction with a pet may be required to reduce stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,314
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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