Listening habits and subjective effects of background music in young adults with and without ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Adults listen to an average of 20.7 hours of music per week, according to a study conducted across 26 countries. Numerous studies indicate that listening to music can have beneficial effects on cognitive performance and emotional well-being. Music listening habits may vary depending on individual needs and listening contexts. However, a limited number of studies have specifically examined the patterns of background music usage during various more or less cognitive activities, especially among individuals with attentional difficulties related to ADHD. This study primarily aimed to compare music listening habits during daily activities that are more and less cognitive (e.g., studying, problem-solving versus cleaning, engaging in sports) between neurotypical young adults and those screened for ADHD (respondents who were identified as likely having ADHD based on the number of self-reported symptoms). To achieve this, 434 young adults aged 17 to 30 responded to an online survey. The results indicate that certain listening habits differ significantly between the neurotypical and ADHD-screened groups. The ADHD-screened group reports significantly more background music listening during less cognitive activities and while studying, compared to the neurotypical group. The results also reveal a difference in the proportion of individuals preferring stimulating music between the groups: ADHD-screened individuals report significantly more frequent listening to stimulating music, regardless of the activity type (more or less cognitive). Other aspects of music listening are common to both groups. Regardless of the group, more respondents reported preferring to listen to relaxing, instrumental, familiar and self-chosen music during more cognitive activities, whereas for less cognitive activities, more individuals mentioned preferring to listen to music that is stimulating, with lyrics, familiar and self-chosen. Overall, the results confirm that most young adults listen to music during their daily activities and perceive positive effects from this listening.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».