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Enregistrement W2956027981 · doi:10.3389/fpsyg.2019.01413

Positive Effects of Nature on Cognitive Performance Across Multiple Experiments: Test Order but Not Affect Modulates the Cognitive Effects

2019· article· en· W2956027981 sur OpenAlexafffund
Cecilia U. D. Stenfors, Stephen C. Van Hedger, Kathryn E. Schertz, Francisco A. C. Meyer, Karen E. Smith, Greg J. Norman, Stefan C. Bourrier, James T. Enns, Omid Kardan, John Jonides, Marc G. Berman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVetenskapsrådetJohn Templeton FoundationUniversity of ChicagoNational Science Foundation
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologyCognitionTest (biology)Cognitive psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeuroscienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interactions with natural environments and nature-related stimuli have been found to be beneficial to cognitive performance, in particular on executive cognitive tasks with high demands on directed attention processes. However, results vary across different studies. The aim of the present paper was to evaluate the effects of nature versus urban environments on cognitive performance across all of our published and new/unpublished studies testing the effects of different interactions with nature versus urban/built control environments, on an executive-functioning test with high demands on directed attention – the backwards digit span (BDS) task. Specific aims in this study were to: 1) evaluate the effect of nature versus urban environment interactions on BDS across different exposure types (e.g. real-world vs. artificial environments/stimuli); 2) disentangle the effects of testing order (i.e. effects caused by the order in which experimental conditions are administered) from the effects of the environment interactions, and 3) test the (mediating) role of affective changes on BDS performance. To this end, data from 13 experiments are presented, and pooled data-analyses are performed. Results from the pooled data-analyses (N=528 participants) showed significant time-by-environment interactions with beneficial effects of nature compared to urban environments on BDS performance. There were also clear interactions with the order in which environment conditions were tested. Specifically, there were practice effects across environment conditions in first sessions. Importantly, after parceling out initial practice effects, the positive effects of nature compared to urban interactions on BDS performance were magnified. Changes in positive or negative affect did not mediate the beneficial effects of nature on BDS performance. These results are discussed in relation to the findings of other studies identified in the literature. Uncontrolled and confounding order effects (i.e., effects due to the order of experimental conditions, rather than the treatment conditions) may explain some of the inconsistent findings across studies in the literature on nature effects on cognitive performance. In all, these results highlight the robustness of the effects of natural environments on cognition, particularly when confounding order effects have been considered, and provide a more nuanced account of when a nature intervention will be most effective.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,870

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations108
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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