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Enregistrement W3003145064 · doi:10.2147/nss.s221472

<p>Cross-Sectional Survey of Sleep Practices of Australian University Students</p>

2020· article· en· W3003145064 sur OpenAlexaffabout
Rachel Batten, Katrina Liddiard, Annette J. Raynor, Cary A. Brown, Mandy Stanley

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)MedicineSleep hygienePerceptionCross-sectional studyMental healthAssociation (psychology)CognitionGerontologyMedical educationSleep qualityPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep insufficiency is often associated with the life of a university student, yet it is well known that inadequate sleep can have a negative impact on physical and mental health and be detrimental to cognitive skills for learning. The aim of this study was to replicate a Canadian study to survey university student sleep practices, the way in which students address any sleep issues, and the students' preferred method to receive targeted sleep information. METHODS: An anonymous on-line survey was promoted to all enrolled students at one Australian University in August 2017. RESULTS: In total, 601 students responded to the survey. One third indicated that they had insufficient sleep (less than 6.5 hrs). Almost two thirds reported a perception of not getting sufficient sleep. There was a significant association between the reported number of sleep hours, and the perception of high-quality sleep. Strategies to get to sleep included the use of social media which is counter to best practice in sleep hygiene. CONCLUSION: The study supports the need for education about sleep health coupled with stress management to better the demands of student life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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