Cognitive control, bedtime patterns, and testing time in female adolescent students: behavioral and neuro-electrophysiological correlates
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Shorter and/or disrupted sleep during adolescence is associated with cognitive and mental health risks, particularly in females. We explored the relationship between bedtime behavior patterns co-varying with Social Jet Lag (SJL) and School Start Times (SST) and neurocognitive performance in adolescent female students. Methods: To investigate whether time of day (morning vs. afternoon), early SSTs and days of the school week can be correlated with neurocognitive correlates of sleep insufficiency, we recruited 24 female students aged 16-18 to report sleep logs, and undergo event-related electroencephalographic recordings on Monday, Wednesday, mornings, and afternoons. Using a Stroop task paradigm, we analyzed correlations between reaction times (RTs), accuracy, time of day, day of week, electroencephalographic data, and sleep log data to understand what relationships may exist. Results: Participants reported a 2-h sleep phase delay and SJL. Stroop interference influenced accuracy on Monday and Wednesday similarly, with better performance in the afternoon. For RTs, the afternoon advantage was much larger on Monday than Wednesday. Midline Event-Related Potentials (ERPs) yielded higher amplitudes and shorter latencies on Wednesday morning and Monday afternoon, in time windows related to attention or response execution. A notable exception were delayed ERP latencies on Wednesday afternoon. The latter could be explained by the fact that delta EEG waves tended to be the most prominent, suggesting heightened error monitoring due to accumulating mental fatigue. Discussion: These findings provide insights into the interaction between SJL and SST and suggest evidence-based criteria for planning when female adolescents should engage in cognitive-heavy school activities such as tests or exams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».