The effects of HeartMath Heart Lock‐In on elementary students' HRV and self‐reported emotion regulation skills
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is important to address social and emotional concerns early on, as they can adversely affect learning at all levels. The classroom is an ideal context for fostering healthy social and emotional development. For example, emotion regulation can be reinforced through simple daily practices within schools. The current applied research project was in collaboration with multiple community partners and assessed the effectiveness of a classroom‐based HeartMath practice (Heart Lock‐In) on resting heart rate variability (HRV) and self‐reported emotional benefits in elementary students. This repeated‐measures study was conducted in central Alberta, Canada, in 2020 and involved obtaining pre–post HRV measurements from N = 24 grade five students who participated in a teacher‐led 5‐min Heart Lock‐In (like loving‐kindness—radiating love to oneself and others) daily for 4 weeks. We hypothesized that the practice would increase resting HRV compared to a 4‐week relaxation control. Qualitative questions were included to capture perceptions of the utility and impact of the practice. Univariate analysis of variance revealed that the HeartMath intervention significantly increased HRV compared to the relaxation control. Students reported enhanced emotional stability, feeling more positive about themselves, and improved interpersonal relationships. They expressed that the practice gives them better focus, which helps us to improve their performance (e.g., in academics and athletics). These findings provide evidence that a simple and short HeartMath ER practice can be practical for school educators, administrators, and counselors to implement in the classroom.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».