Understanding Morning Emotions by Analyzing Daily Wake-Up Alarm Usage: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Morning emotions can significantly affect daily wellness. While many studies have analyzed daily survey responses to identify factors influencing morning emotions, these methods require additional time and effort from individuals for emotional monitoring. OBJECTIVE: This study aims to identify daily alarm usage patterns related to morning emotions. METHODS: We recruited 373 users of the Alarmy app (DelightRoom) in the United States and South Korea and surveyed their demographics and usual behaviors related to morning emotions. Participants described their morning emotions over a 2-week period, during which we collected daily alarm app logs. We used a generalized estimating equation (GEE) method to identify factors affecting morning emotions. RESULTS: The findings indicate that varied alarm usage is related to morning emotions. Alarm set time was positively associated with feelings of peacefulness and refreshment in the morning, while task-based alarms were related to nervousness. The time taken to deactivate the alarm after it rang was negatively correlated with happiness. In addition, usual behaviors and demographic factors were found to be related to morning emotions, consistent with previous studies. CONCLUSIONS: The study reveals that daily alarm usage is related to morning emotions, suggesting that daily alarm logs can supplement survey methods to facilitate daily emotion monitoring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».