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Enregistrement W2981212671 · doi:10.1111/psyp.13485

Circadian misalignment impairs ability to suppress visual distractions

2019· article· en· W2981212671 sur OpenAlexafffund
Andrea N. Smit, Mateusz Michalik, Ashley Livingstone, Ralph E. Mistlberger, John J. McDonald

Notice bibliographique

RevuePsychophysiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésChronotypePsychologyCircadian rhythmEveningMorningAudiologyDevelopmental psychologyNeuroscienceInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Evening‐type individuals often perform poorly in the morning because of a mismatch between internal circadian time and external social time, a condition recognized as social jet lag. Performance impairments near the morning circadian (~24 hr) trough have been attributed to deficits in attention, but the nature of the impairment is unknown. Using electrophysiological indices of attentional selection (N2pc) and suppression (P D ), we show that evening‐type individuals have a specific disability in suppressing irrelevant visual distractions. More specifically, evening‐type individuals managed to suppress a salient distractor in an afternoon testing session, as evidenced by a P D , but were less able to suppress the distractor in a morning testing session, as evidenced by an attenuated P D and a concomitant distractor‐elicited N2pc. Morning chronotypes, who would be well past their circadian trough at the time of testing, did not show this deficit at either test time. These results indicate that failure to filter out irrelevant stimuli at an early stage of perceptual processing contributes to impaired cognitive functioning at nonoptimal times of day and may underlie real‐world performance impairments, such as distracted driving, that have been associated with circadian mismatch.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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