Marche consciente et bien-être mental : influence de l’interconnexion
Notice bibliographique
Résumé
Ce projet teste si la marche consciente avec le regard élevé (MC-SUP, n=10) affecte l’interconnexion, les activités mentales et le bien-être mental, comparativement à la MC avec le regard baissé (MC-INF, n=12) et mesure les associations entre ces variables, chez des étudiants universitaires. Les participants suivent un protocole de MC quotidienne de 30 minutes, durant trois semaines, selon une des deux directions de regard. Un test de Khi carré, deux ANOVA à mesures répétées et une corrélation de Spearman ont été effectués sur des données d’interconnexion et d’activités mentales récoltées dans un journal de bord et sur les résultats post-intervention à la version française de l’échelle Mental Health Continuum–Short Form mesurant le bien-être mental. Les résultats ne montrent aucune association entre la direction du regard et l’interconnexion X2(20, N = 22) = 19.983, p =.459 ou les activités mentales X2(16, N = 22) = 17.294, p =.367. Une différence significative est observée sur l’interconnexion F(1.87, 37.45) = 10.60, p < .001 et les activités mentales F(2, 40) = 12.216, p < .001 de semaine en semaine. Il existe une corrélation significative positive entre le bien-être mental et l’interconnexion (rhô = 0.464, p = 0.030). Il y aurait donc une progression des effets bénéfiques de la MC en cours d’intervention et un effet significatif du sentiment d’interconnexion, favorisé par la MC, sur le bien-être mental, indépendamment de la direction du regard. Cette étude offre des pistes sur les conditions facilitatrices du bien-être mental par une pratique journalière de MC. Une intervention accessible et pertinente dans un cadre préventif en santé mentale.
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 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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».