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Enregistrement W3171331681

The interaction of sleep and hormones on emotion functioning

2021· dissertation· en· W3171331681 sur OpenAlexfundno aff
Kari A. Lustig

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSleep (system call)PsychologyHormoneDevelopmental psychologyCognitive psychologyMedicineInternal medicineComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Insufficient sleep has been associated with deficits in emotion processing; sleepy individuals show increased emotional reactivity and decreased emotion regulation. Individual differences that predict performance after sleep loss has remained largely elusive. Concentrations of cortisol, progesterone, and testosterone are candidate predictors for variability in performance following sleep loss. These hormones are associated with emotion functioning under well-rested conditions and show interactions with sleep and circadian rhythms. The central aim of this dissertation was to investigate the interaction of natural sleep and hormones on measures of emotion functioning. Study 1 examined the role of cortisol in the relationship between sleep (across the first three years of university), and self reported emotion functioning in undergraduate students. Poor sleep was associated with worse emotion regulation and reactivity, and greater concentrations of cortisol and cortisol/DHEA-S. Consistently poor sleepers over three years, who had high cortisol, experienced the greatest difficulties with emotion regulation. Study 2 investigated the association between sleep satisfaction and objective measures of sleep on self-reported emotional functioning in a group of children and adolescents. Importantly, in girls who were dissatisfied sleepers, being further though puberty was associated with the greatest difficulties with emotion regulation. Study 3 examined natural sleep, hormones, and menstrual phase on processing emotional stimuli. Participants completed sleep diaries and wore actigraphy watches for 3-weeks and completed measures of emotion perception on two occasions in the laboratory, in different menstrual phases for women. The study supported dynamic relationships between hormone concentrations and various measures of sleep duration and quality on the processing of emotion stimuli. Many relationships emerged for threatening emotions, indicating that high concentrations of testosterone, progesterone or cortisol, combined with poor sleep resulted in increased sensitivity towards threat detection. Together these studies provide evidence that hormones are an important factor in understanding the link between poor sleep and emotion functioning. Hormone concentration plays a role in understanding individual differences in response to sleep loss and can compound with sleep loss to result in worse emotional outcomes. Consideration of hormonal factors may help identify certain at-risk populations for sleep related deficits or timing of interventions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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