Sleep Duration Is Associated with Academic Achievement of Adolescent Girls in Mathematics
Notice bibliographique
Résumé
Lanyi Lin,1 Gail Somerville,2 Johanne Boursier,3 Jose Arturo Santisteban,1 Reut Gruber1,4 1Attention, Behaviour and Sleep Lab, Douglas Mental Health University Institute, Montréal, QC H4H 1R3, Canada; 2Riverside School Board, Saint-Hubert, QC J3Y 0N7, Canada; 3Heritage High School, Riverside School Board, St. Hubert, QC J3Y 3S3, Canada; 4Department of Psychiatry, Faculty of Medicine, McGill University, Montréal, QC H4H 1R3, CanadaCorrespondence: Reut GruberDouglas Mental Health University Institute, 6875 LaSalle Boulevard, Verdun, Montréal, QC H4H 1R3, CanadaTel +1 514 761 6131 ext 3476Fax +1 514 762 3858Email reut.gruber@douglas.mcgill.caPurpose: To examine the associations between objective measures of sleep during the school week and academic achievement in mathematics and languages in typically developing adolescent girls.Methods: Eighty adolescent girls aged 12– 17 years (M=14.74, SD=1.3) participated. For five consecutive weeknights, sleep was assessed in the home environment using an actigraph. Academic achievement was assessed using report card grades.Results: Girls who obtained on average less sleep than the recommended amount of 8 to 10 hrs per night had significantly lower grades in mathematics compared to girls who obtained the recommended amount (77.61 vs 86.16, respectively; ηp2=0.11). Hierarchical regression analyses adjusted for age, pubertal status, and socioeconomic status revealed that longer average sleep time was significantly associated with higher grades in mathematics (B=4.78, 95% CI [2.03,7.53]). No significant associations were found between sleep variables and grades in languages.Conclusion: Longer average weekday sleep duration is associated with academic achievement of adolescent girls in mathematics.Keywords: actigraphy, adolescence, grades, report card, gender
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».