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Enregistrement W7118070549 · doi:10.1093/geroni/igaf122.3106

Waking Up Younger Together: Better Sleep Quality is Linked to a Younger Subjective Age in Older Couples

2025· article· en· W7118070549 sur OpenAlexaffabout
Sierra Birthelmer, Juhyeong Lee, Elizabeth Zambrano Garza, Yoonseok Choi, Klaus Rothermund, Carsten Wrosch, Denis Gerstorf, Christiane A. Hoppmann

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalConcordia UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalience (neuroscience)Sleep (system call)MorningContext (archaeology)Sleep qualityQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Contextual Model of Subjective Age proposes that daily experiences, including health and recovery, influence the salience of one’s age leading to within-individual variability in subjective age. Daily sleep quality may be one indicator shaping subjective age. Since both sleep quality and subjective age can be shaped by social partners, this study extended past work by examining daily life fluctuations in sleep quality and subjective age among Canadian older couples. We analyzed data from 67 older couples living in Canada (Age: M = 68.4 years, SD = 6.3; 49% female) who provided morning ratings of sleep quality and subjective age over ten consecutive days. We pre-registered the study. After accounting for covariates, findings using the Actor-Partner Interdependence Model indicate that, as hypothesized, increases in sleep quality in both actors and partners were associated with decreases in subjective age. This suggests that when older adults and their partners experience better sleep quality, they report a younger subjective age upon waking, relative to days following poor sleep quality. These findings will be discussed in the context of daily experiences shared by older couples, which may influence variability in their subjective age.

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)0,004
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,331 · 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'admission2
Résumé présentoui

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