MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7112251691

Influence d’une attente relaxante et stimulante des odeurs de menthe et de vanille sur la récupération suivant un stress modéré

2025· other· fr· W7112251691 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2025
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFight-or-flight responseStress reliefStress (linguistics)Water stress
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La littérature scientifique montre que l’olfaction entretient des liens étroits avec l’affect et la régulation du stress. Certaines odeurs, associées à des effets relaxants ou stimulants, pourraient influencer les réponses physiologiques et subjectives. Cette étude a testé si l’association d’une odeur (menthe ou vanille) à une attente relaxante ou stimulante modulait la récupération après un stress modéré. Cent adultes ont réalisé trois fois la tâche Montreal Imaging Stress Task (MIST), induisant un stress psycho-physiologique modéré, suivie de phases de repos sous trois conditions olfactives (menthe, vanille, sans odeur). Le stress a été mesuré par la fréquence cardiaque et une échelle visuelle analogique. En fin d’expérience, les participants ont évalué les odeurs selon leur familiarité, intensité, hédonicité et caractère relaxant-stimulant. Les résultats confirment que la tâche MIST augmente significativement le stress, et que le repos favorise une récupération partielle. Aucune influence significative des attentes affectives liées aux odeurs n’a été observée. Cependant, en fin d’expérience, la menthe a été jugée plus familière, intense et stimulante que la vanille, sans différence d’hédonicité, indépendamment des attentes induites. Ces données suggèrent que l’effet des odeurs sur le stress dépend surtout d’associations préexistantes. Elles soulignent l’intérêt d’intégrer la dimension olfactive dans l’étude de la régulation émotionnelle, en tenant compte des attentes et du contexte d’exposition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva)Travaux en français237 207