MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6943670401 · doi:10.17605/osf.io/shcwt

The Effects of the Light Necessary for Space Horticulture on Emotion, Cognition and Stress

2022· other· en· W6943670401 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2022
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Vigilance (psychology)CognitionPsychomotor learningArousalDistressCoping (psychology)Space (punctuation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Space use horticulture systems are currently being developed and will be an important part in long duration space exploration. However, it is mostly unknown what effect exposure to these systems (specific LED lights and plants) will have on people. While exposure to nature is often associated with reduced stress, increased cognitive performance and positive emotion, research investigating LED lit environments has found effects vary depending on the lighting qualities (e.g., wavelength, intensity) among other factors. No published studies could be identified that investigate the effects of the light necessary to grow plants without sunlight. Therefore, utilizing a within-subjects design, this study will compare the short-term effects of sitting near two horticulture models: one with the light optimized for plant growth, the other, a normalized white light. Effects for emotional affect will be measured via the Positive and Negative Affect Schedule (PANAS), emotional arousal via the Subjective Units of Distress Scale (SUDS), cognition via the Psychomotor Vigilance Test (PVT), and indicators of stress (cognitive performance and heart rate variability) measured during the Montreal Stress Imaging Test (MIST). Implications will include guiding further research aimed at developing horticulture systems which optimize both plant growth and their effect on humans in space and comparable indoor environments on earth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,281 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Science FrameworkTravaux en français237 207