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Enregistrement W3007170843 · doi:10.2147/nss.s237267

<p>Sleep Duration Is Associated with Academic Achievement of Adolescent Girls in Mathematics</p>

2020· article· en· W3007170843 sur OpenAlexaff
Lanyi Lin, Gail Somerville, Johanne Boursier, José Arturo Santisteban, Reut Gruber

Notice bibliographique

RevueNature and Science of Sleep · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusSleep (system call)Academic achievementDemographyPediatricsDevelopmental psychologyPsychologyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To examine the associations between objective measures of sleep during the school week and academic achievement in mathematics and languages in typically developing adolescent girls. Methods: Eighty adolescent girls aged 12– 17 years (M=14.74, SD=1.3) participated. For five consecutive weeknights, sleep was assessed in the home environment using an actigraph. Academic achievement was assessed using report card grades. Results: Girls who obtained on average less sleep than the recommended amount of 8 to 10 hrs per night had significantly lower grades in mathematics compared to girls who obtained the recommended amount (77.61 vs 86.16, respectively; η p 2 =0.11). Hierarchical regression analyses adjusted for age, pubertal status, and socioeconomic status revealed that longer average sleep time was significantly associated with higher grades in mathematics ( B =4.78, 95% CI [2.03,7.53]). No significant associations were found between sleep variables and grades in languages. Conclusion: Longer average weekday sleep duration is associated with academic achievement of adolescent girls in mathematics. Keywords: actigraphy, adolescence, grades, report card, gender

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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