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Enregistrement W4214519921 · doi:10.26685/urncst.270

The Effects of Circadian Rhythm in Adolescents on Optimal Performance in Cognitive Tasks

2022· article· en· W4214519921 sur OpenAlexaff
Giulia Clarizio, Priyanka Gill

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveningChronotypeCircadian rhythmMorningPsychologyCognitionElectroencephalographyAudiologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceRhythmElementary cognitive taskDevelopmental psychologyPopulationMedicineNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The circadian rhythm is a sleep-wake cycle determined by differences in serum melatonin and cortisol levels, and affects cognition and behaviour. Past research suggests that young adults tend to perform better on cognitive tasks during the afternoon and evening, which may be the optimal time of day in this population. This research protocol seeks to determine whether cognitive performance is affected at times assumed to be optimal for both populations (evening) compared with suboptimal times (morning). Methods: Individuals would be recruited and divided into two groups: adolescents 13–17 and younger adults aged ages 18–25, with all participants of the afternoon/evening chronotype. Saliva is collected directly preceding test-taking. Each group completes a standard computerized test of simple math, logical reasoning, and executive function at both their optimal time of day (TOD) (3:00 to 6:00 PM) and at their non-optimal time of day (8:00 to 11:00 AM). Neuroelectric activity is recorded using electroencephalography (EEG). Results: We hypothesize that adolescents and younger adults will be at their optimal performance level (measured by EEG and behavioural measures) between 3 to 6 P.M. rather than from 8 to 11 AM, due to their circadian rhythm. We expect TOD to influence reaction times and accuracy during task completion. A difference will be seen across many neural indices such as event-related potentials (ERPs) and alpha and theta power demonstrating optimal performance in the evening. Discussion: Higher cortisol levels and changes in amplitude and latency of P3, N2Pc, N450, and PD ERP indices and differences in alpha and theta frequencies may be associated with optimal cognitive performance. This is related to faster response time, focus, and overall higher accuracy. Based on the anticipated results, one could alter the timing of task completion to fit different age groups’ peak mental ability. Conclusion: Continuously working at non-optimal times could lead to chronic circadian rhythm disruption, which could result in the deterioration of physical and mental health. Aspects of everyday life, such as student test-taking times, can be improved to benefit both individuals and institutions by catering to an individual’s optimal TOD.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,365 · 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'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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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