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Enregistrement W7046277382

The COVID-19 pandemic and lockdowns impacted the sleep and performance of rowers and triathletes

2022· dissertation· en· W7046277382 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUVic’s Research and Learning Repository (University of Victoria) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicRowingMental healthDepression (economics)AnxietyPopulationSleep (system call)Sleep quality
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In early 2020, many businesses (including gyms) were instructed to shut down for an unspecified period of time as a response to the SARS-CoV-2 virus (Casagrande et al., 2020, p.1; Erskine, M., 2020, para.1; O’Brien, 2020, Gyms and Health Centers section, para.1-16). As a result, many people experienced a change in how much they exercised and the quality and quantity of their sleep (Antunes et al., 2020, pp.3,5; Bigalke et al., 2020, p.7; Cellini et al., 2021, pp.113- 115, 117; Constandt et al., 2020, p.4; Pérez-Carbonell et al., 2020, pp.164, 166; Puccinelli et al., 2021, p.6). There was also an increase in the levels of negative mental states, such as anxiety and depression in various populations (Daly et al., 2020, pp.2-5). This study primarily explored changes in exercise and sleep (quality and quantity) as a result of the pandemic in a highly athletic adult population of rowers and triathletes. The data collected from the study also touched upon the changes in the mental states of the participants. A survey was sent across Canada to rowing and triathlon clubs from SurveyMonkey that had both qualitative and quantitative questions to examine these areas of contention. A majority of participants indicated that their sleep quality had worsened as a result the COVID-19 pandemic. However, there wasn’t enough evidence to indicate that the pandemic affected the length of their sleep. The athletic performance of the athletes, as measured by self-report, decreased during the pandemic in an overwhelming number of participants. Finally, although there were many indications of worsened mental health states (such as reports of increased anxiety), there wasn’t a validated questionnaire used to measure changes in mental health concerns in the population related to the COVID-19 pandemic. Some mental health concerns that were shared by the participants indicated other causes than only the pandemic. Future research should include more objective measures of sleep duration and anxiety and depression scores to better clarify those hypotheses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

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