Lifestyle Habits Predict Academic Performance in High School Students: The Adolescent Student Academic Performance Longitudinal Study (ASAP)
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine if lifestyle habits could predict changes in cognitive control and academic performance in high school students using a longitudinal approach. One hundred and eighty-seven grade seventh to ninth students (mean age: 13.1 ± 1.0 years old) completed a 3-year prospective study. Lifestyle habits, cognitive control, and academic performance were assessed every year during the 3-year study. Results show that in female students, screen time measures were negatively correlated with academic performance and cognitive control. Furthermore, changes (Δs) in sleeping habits were associated with Δs in academic performance in both genders, whereas Δs in eating habits and in studying time were correlated with Δs in academic performance only in male students. Moreover, in female students, screen time, social media use, and eating habits measures seem to predict the variance in the Δs of cognitive control measures (r2 between 8.2% and 21.0%), whereas, in male students, studying time, eating, and sleeping habits appear to explain the variance in the Δs of academic performance measures (r2 between 5.9% and 24.8%). In conclusion, results of the present study indicate that lifestyle habits were able to predict Δs in cognitive control and academic performance of high school students during a 3-year period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».