Does forest immersion benefit everyone? Investigating baseline stress and scene type as thresholds for neuropsychological restoration
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the neuropsychological effects of forest immersion on individuals with varying baseline stress levels. A total of 120 participants from Nanjing, China, were categorized into low, moderate, and high-stress groups based on the Perceived Stress Scale (PSS). Participants engaged in seated and guided walking experiences in three distinct forest environments: dense forest, grassland-water, and woodland edge. Pre- and post-immersion assessments included EEG recordings and self-reported measures of emotion, anxiety, nature connectedness, and rumination. Forest immersion significantly improved psychological well-being, with the low-stress group showing the greatest improvements in positive affect (ΔPANAS-PA: +4.2 ± 4.9) and state anxiety (ΔSTAI: -5.5 ± 6.3). The moderate-stress group showed similar trends but with smaller effect sizes, while the high-stress group exhibited more heterogeneous responses, with some individuals showing no improvement or even negative changes, consistent with the "wellness counter-effect." The dense forest environment produced the most significant benefits for the low- and moderate-stress groups, while high-stress individuals showed more complex neural and psychological responses, suggesting that high baseline stress may attenuate the restorative benefits of forest exposure. The findings suggest that the restorative effects of forest immersion are not universally applicable but are influenced by baseline stress levels and environmental characteristics. This study underscores the importance of personalized, context-sensitive interventions and provides valuable insights for the design of nature-based wellness programs, emphasizing the need to consider individual psychological traits and stress levels to optimize therapeutic outcomes.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».