Mechanisms underlying the associations between different types of nature exposure and sleep duration: An 18-country analysis
Notice bibliographique
Résumé
Whilst green space has been linked to healthier sleep outcomes, the roles of specific types of nature exposure, potential underlying mechanisms, and between-country variations in nature-sleep associations have received little attention. Drawing on cross-sectional survey data from an 18-country sample of adults (N = 16,077) the current study examined: 1) the relative associations between six different types of nature exposure (streetscape greenery, blue view from home, green space within 1 km, coast within 1 km, green space visits, blue space visits) and insufficient sleep (<6 h vs. 7-10 h per day); 2) whether these relationships were mediated by better mental wellbeing and/or physical activity; and 3) the consistency of these pathways among the different countries. After controlling for covariates, neighbourhood nature measures (green space, coast within 1 km) were not significantly associated with insufficient sleep; but nature visible from home (streetscape greenery, blue views) and recreational visits to green and blue spaces were each associated with less insufficient sleep. Significant nature-sleep associations were mediated, to varying degrees, by better mental wellbeing, but not self-reported physical activity. Country-level heterogeneity in the strength of nature-sleep associations was observed. Increasing nature visible from the home may represent a promising strategy for promoting healthier sleep duration at the population level, whilst nature-based interventions encouraging individuals to spend time in local green/blue spaces may be an appropriate target to assist individuals affected by insufficient sleep.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».