Examining the relationships among adolescent health behaviours, prefrontal function, and academic achievement using fNIRS
Notice bibliographique
Résumé
Several adolescent health behaviours have been hypothesized to improve academic performance via their beneficial impact on cognitive control and functional aspects of the prefrontal cortex (PFC). The primary objective of this study is to examine the association between lifestyle behaviours and academic performance in a sample of adolescents, and to examine the extent to which activity within the PFC and behavioural indices of inhibition may mediate this relationship. Sixty-seven adolescents underwent two study sessions five days apart. Sleep and physical activity were measured using wrist-mounted accelerometry; eating habits, substance use and academic achievement were measured by self-report. Prefrontal function was quantified by Multi-Source Interference Task (MSIT) performance, and task-related activity via functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Higher levels of physical activity predicted higher MSIT accuracy scores (β = .321, ρ = 0.019) as well as greater activation within the right dlPFC (b = .008, SE = .004, ρ = .0322). Frequency of fast-food consumption and substance use were negatively associated with MSIT accuracy scores (β = -0.307, ρ = .023) and Math grades (b = -3.702, SE = 1.563, ρ = .022), respectively. Overall, the results of this study highlight the importance of lifestyle behaviours as predictors of prefrontal function and academic achievement in youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».