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Enregistrement W4403556995 · doi:10.1111/jsr.14375

Influence of circadian preference, sleep inertia and their interaction on marathon completion time: A retrospective, cross‐sectional investigation of a large mass‐participation city marathon

2024· article· en· W4403556995 sur OpenAlexafffund
Matthew Gratton, Jonathan Charest, James J. Lickel, Amy M. Bender, Penny Werthner, Charles R. Pedlar, Courtney Kipps, Doug Lawson, Charles Samuels, Jesse D. Cook

Notice bibliographique

RevueJournal of Sleep Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Sleep & Circadian NetworkUniversité Laval
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSleep inertiaCircadian rhythmPreferenceMorningChronotypePsychologySleep (system call)DemographicsMedicineDemographySleep debtSleep deprivationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Burgeoning interest in marathons necessitates an understanding of performance determinants. Research has highlighted the importance of diet, training and sleep, yet relations of circadian preference and sleep inertia with marathon performance remain largely unexplored. Because marathons generally start early‐to‐mid morning, these characteristics may have relevant impact. This study investigates relationships of circadian preference, sleep inertia and their interaction with marathon completion time. Consenting participants in a 2016 large mass‐participation city marathon completed self‐report questionnaires capturing circadian preference and sleep inertia, along with demographics and other characteristics. Circadian preference and sleep inertia were described across subgroups. Analyses examined the associations and interactions of circadian preference and sleep inertia with marathon completion times, with adjusted analyses accounting for age, sex and sleep health. Participants were marathon finishers ( n = 936; 64.5% male; 66.3% young‐adults), with a majority reporting morningness tendencies (60.8%). Results supported a linear association between increasing eveningness preference with slower marathon times ( p = 0.003; p adjusted = 0.002), while some support was provided for a linear relationship between greater sleep inertia and slower marathon times ( p = 0.04; p adjusted = 0.07). A significant interaction was observed ( p = 0.02; p adjusted = 0.01), with the directionality suggesting that the circadian preference relationship weakened when sleep inertia severity increased, and vice‐versa. Our results suggest deleterious associations of increasing eveningness preference and greater sleep inertia with marathon completion time. These features may aid identifying marathoners who could be at a disadvantage, while also serving as modifiable targets for personalized training regimens preceding competition.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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