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Enregistrement W3034434648 · doi:10.1159/000488308

Young Researcher Award Abstracts

2018· article· en· W3034434648 sur OpenAlexaff
Jane E. Yardley, Maria Pia Francescato, Shawnda A. Morrison

Notice bibliographique

RevueAnnals of Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of BathDanone Nutricia ResearchEconomic and Social Research CouncilDanone
Mots-clésGerontologyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous research investigating the effects of exercise-related stress on sleep has found that timing of exercise, exercise intensity and periodization of training adversely affects sleep quality.Anecdotally, it has been reported that dehydration may influence sleep [1][2][3][4][5].Little is known as to whether exercise-induced dehydration or method of rehydration has any effect on quality of sleep following prolonged exercise in hot conditions.Objective: The purpose of this study was to compare ad libitum versus prescribed (150% of sweat losses) fluid replacement on subjective quality and objective measures of sleep following exerciseinduced dehydration.Methods: Eleven healthy, recreationally active males (mean±SD; age, 22 ± 3 y; height, 178 ± 6 cm; VO 2max , 54.3 ± 5.4 ml•kg -1 •min -1 ; body fat, 11.6 ± 3.9%) completed three randomized exercise sessions: euhydrated arrival + fluid replacement (EUR), euhydrated arrival + no fluid (EUD) and hypohydrated arrival + no fluid (HYD) in hot conditions (ambient temperature, 35.3 ± 0.6°C and relative humidity, 31.3 ± 2.0%).Exercise sessions consisted of six 30-min cycles of treadmill exercise (8 min at 40% VO 2max , 8 min at 60% VO 2max , 8 min at 40% VO 2max and 6 min of passive rest each) followed by 60-min of passive rest.Following exercise, participants were randomly assigned to either a prescribed or ad libitum rehydration group and returned to the laboratory 24-30 h following each exercise session.Participants donned a wrist-worn activity tracker the night prior (PRE) and following (POST) each session to measure sleep efficiency; total time spent sleeping; and time spent in deep, light and rapid eye movement (REM) sleep.Subjects also subjectively assessed their sleep quality using the Karolinska Sleep Diary (KSD).The individual components of the KSD were summed to tabulate an overall subjective sleep quality measure (KSD TOTAL ).A mixed design (condition x trial x time) repeated measures ANOVA with Tukey

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6300,480

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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