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Enregistrement W3015466579 · doi:10.14738/assrj.73.7968

Characteristics of sleep-conducive music: A narrative evidence review

2020· article· en· W3015466579 sur OpenAlexaff
Yuluan Wang, Annette Rivard, Christine Guptill, Carol A. Boliek, Cary A. Brown

Notice bibliographique

RevueAdvances in Social Sciences Research Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Acquisition and Education
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)PsychologyDuration (music)NarrativeIntervention (counseling)Narrative reviewMusic therapyCognitionRhythmCognitive psychologyMedicinePsychotherapistComputer sciencePsychiatryLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Sleep deficiency (SD) is a prevalent problem and has serious negative consequences for physical, cognitive, and psychological well-being. The use of music as a non-pharmacological sleep intervention has been proposed in several studies. A 2014 meta-analysis of 10 randomized trials evaluating the impact of music on sleep concluded that it can decrease sleep onset delay (latency) and sleep disturbances, increases sleep duration, and improves daytime dysfunction.  It appears that, to-date, evidence-based guidelines for the selection and/or production of sleep-promoting music do not exist.  This review addresses that gap and synthesizes available literature towards the goal of developing guidelines grounded in the evidence-based characteristics of sleep conducive music. Design and Results: A narrative review of research papers relevant to the topic identified evidence-based characteristics of sleep-conducive music related to tempo, rhythm, pitch, volume, and duration. Conclusion: This identification and compilation of evidence-based characteristics of sleep-conducive music can underpin future research that targets development and testing of specific music to promote sleep.  

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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