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Enregistrement W4285826835 · doi:10.46692/9781529207514.004

Biosensing Stress

2019· other· en· W4285826835 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress (linguistics)Computer sciencePhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1970s, adult citizens of the Global North have been encouraged to learn to notice when they are physiologically stressed, and to hone skills to alleviate stress in the name of improving their mental and physical health, their social relationships, and their productivity at work. Today, many technology companies offer devices and/or apps to assist users to develop such knowledge and skills. These range from apps to teach stress recognition and relaxation techniques (such as Fitbit's and Apple Watch's breathing apps), through to worn heart-rate variability or skin conductivity sensors, and saliva and blood sampling kits to send off to laboratories to measure levels of so-called ‘stress hormones’. ‘Stress’, although remaining complex and elusive as a scientific phenomenon and experience, is rapidly becoming rearticulated through biosensing devices and platforms in ways that could have serious repercussions for how we live, including, importantly, how adults and children are monitored and assessed by remote others, such as employers, parents, teachers, social and corrective services officials, and health insurance companies. The assessment of stress via biosensing blends culturally and historically specific experiences of, ideas about and practices to ameliorate physical and psychological discomfort. Knowledges and practices developed in Eastern traditions, including yoga, meditation and mindfulness, are blended with a body of Western scientific work that dates back more than 100 years. Developed most notably by Hungarian-Canadian scientist Hans Selye (1907– 82) from the 1930s to the 1970s, this scientific work elaborated the late 19th-/early 20th-century notions of ‘internal chemical environments’ and ‘homeostasis’ posited by French physiologist Claude Bernard (1818– 78) and North American Walter Cannon (1871– 1945). As detailed later, from the 1970s, Selye's theories about the role of hormones in maintaining homeostasis, and his notions of ‘good’ and ‘bad’ stress, widely infiltrated public and clinical discourse with a narrative of ‘balance’ that can be disrupted by external stimuli such as overwork, interpersonal difficulties and major life events. This narrative also has important resonance with Chinese and other Eastern understandings of physical and mental health that were widely promulgated in the US, UK and Europe in the 1980s (Franklin et al, 2000; Jackson, 2013: 258).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2019
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