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Enregistrement W4400487519 · doi:10.1016/j.physbeh.2024.114637

HPA activity mediates the link between trait impulsivity and boredom

2024· article· en· W4400487519 sur OpenAlexaff
James M. Clay, Juan I. Badariotti, Nikita Kozhushko, Matthew O. Parker

Notice bibliographique

RevuePhysiology & Behavior · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMind wandering and attention
Établissements canadiensUniversity of VictoriaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoredomImpulsivityPsychologyTraitPsychological interventionClinical psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Boredom is a complex emotional state implicated in several psychopathologies. • Impulsivity, the tendency to act without thinking, is also linked to psychopathology. • Those high in trait impulsivity find boring tasks more boring. • Impulsive individuals find boring tasks stressful as indexed by increased salivary cortisol. Boredom, a complex emotional state with implications for mental health and well-being, has garnered attention across disciplines, yet remains relatively understudied in psychiatric research. Here, we explored the intricate relationship between trait-impulsivity, stress, and boredom across two studies. Participants completed self-report measures of trait-impulsivity and boredom and boredom-inducing tasks. Study 1, involving 80 participants (42 women and 38 men, aged 20–63), replicates previous findings, by demonstrating that impulsive individuals report greater boredom following a boring task. Study 2 then extends this, using 20 participants (9 women and 12 men, aged 18–24), to show that hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis activity, specifically heightened salivary cortisol responses, mediate the link between impulsivity and boredom following a boring task. Collectively, these results demonstrate that HPA axis activity may underline the relationship between trait-impulsivity and boredom by extending previous work and offering a novel insight into potential mechanisms. These findings offer promise for personalised interventions, designed for high impulsivity individuals, to alleviate the negative impacts of boredom and potentially break the identified feedback loop.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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