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Enregistrement W4391445342 · doi:10.1002/ijop.13112

Well‐being in healthy Icelandic women varies with extreme seasonality in ambient light

2024· article· en· W4391445342 sur OpenAlexaff
Emily M. Chester, Jacek Kołacz, Christine J. Ake, Jonathan Thornburg, Xiwei Chen, Amanda A. Shea, Bryndís Eva Birgisdóttir, Geir Gunnlaugsson, Virginia J. Vitzthum

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHáskóli ÍslandsNational Science Foundation
Mots-clésDemographyMoodPsychosocialMenstrual cycleSeasonalityAffect (linguistics)PsychologyBody mass indexGerontologyMedicineEcologyClinical psychologyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal variation in photoperiod may affect psychosocial and physical well-being in healthy persons. We tested this hypothesis in healthy pre-menopausal women, without a history of mood disorders, living year-round in Reykjavik, Iceland (64.1°N). Participants reported daily self-assessments of well-being throughout a complete ovulatory menstrual cycle in summer and/or winter (70% participated in both seasons). Scores for mood, cognitive acuity, social support, physical health and a composite of these four indicators were each significantly higher in summer than in winter (linear mixed effects models: p < .001 for each model); tiredness did not differ by season. The effect of season was not significantly changed by inclusion of body mass index and/or age as covariates. Some prior studies have been hampered by sparse time sampling, inattention to covariates and/or relying on recalled data. This is to our knowledge the first investigation to test the study hypothesis with daily real-time data spanning complete ovulatory menstrual cycles in each of two seasons. This dense sampling has revealed modest seasonal variation in well-being in healthy women. Daylength (sunlight exposure) is likely a major, but not necessarily sole, factor in these seasonal differences in well-being; temperature is likely less important given Iceland's relatively moderate (for its high latitude) seasonal temperature swings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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