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Enregistrement W4401870570 · doi:10.3390/clockssleep6030027

The Impact of Lunch Timing on Nap Quality

2024· article· en· W4401870570 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClocks & Sleep · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNapSleep (system call)PolysomnographySleep onset latencySleep qualitySleep onsetSleep inertiaPsychologySleep StagesSleep architectureAudiologyMedicinePhysical therapySleep debtCircadian rhythmSleep deprivationPsychiatryCognitionSocial psychologyInternal medicineComputer scienceInsomniaElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Previous research has established that food intake is a biological regulator of the human sleep-wake cycle. As such, the timing of eating relative to sleep may influence the quality of sleep, including daytime naps. Here, we examine whether the timing of lunch (1 h vs. 2 h interval between lunch and a napping opportunity) impacts the quality of an afternoon nap. METHODS: = 40, mean age = 25.8 years) consumed lunch 1 h and 2 h prior to an afternoon nap opportunity. Polysomnography and subjective self-reports were used to assess sleep architecture, sleepiness levels, and nap quality. RESULTS: Results revealed no significant differences in subjective ratings of sleep quality and sleepiness, or in sleep architecture (total sleep time, sleep efficiency, sleep onset latency, sleep stages) between the 1 h and 2-h lunch conditions. CONCLUSIONS: All sleep measures were similar when napping followed eating by either 1 h or 2 h, suggesting that eating closer to nap onset may not negatively impact sleep architecture and quality. Future research should continue to identify conditions that improve nap quality, given the well-documented benefits of naps to reduce sleep pressure and improve human performance.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,365 · 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