Forest soundscapes improve mood, restoration and cognition, but not physiological stress or immunity, relative to industrial soundscapes
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to natural environments has consistently been shown to boost human health. However, population-level benefit is constrained by both inequitable access to high-quality natural spaces and the lack of medical prescriptions for nature-based therapy. Addressing these challenges requires an improved understanding of the mechanisms linking environmental attributes to positive health outcomes. A systematic, standardised experimental approach is needed to support this effort. This manuscript presents two complementary experiments-a randomised controlled trial (n = 100) and a counterbalanced crossover trial (n = 30)-designed to assess the effect of a 30-min exposure to forest and industrial acoustic environments on selected biomarkers. This is the first in a series of laboratory experiments which isolate and expose individual senses to natural and industrial stimuli, while measuring biological parameters previously shown to respond positively to whole-body, real-world, nature immersion. Forest acoustics (recorded in a UK temperate rainforest, featuring bird song, running water, wind and rainfall) significantly improved biomarkers of mood, restoration and cognition, relative to industrial acoustics (recorded in Liverpool and London city centre), but not heart rate, blood pressure, heart rate variability, salivary cortisol or secretory Immunoglobulin A. These findings suggest that acoustic elements of forest environments play a role in mediating enhanced psychological state and cognition but do not appear to influence physiological stress or immunological parameters. This work advances understanding of how nature influences human biology and takes steps towards addressing existing challenges to nature-based therapy. In the short-term, these findings highlight the potential of acoustic interventions for individuals with limited access to nature.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».