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Enregistrement W7138957017 · doi:10.1109/globecom59602.2025.11431770

A Quantitative Stress Index for Wearable Devices

2025· article· W7138957017 sur OpenAlexaff
Israa Moustafa, Sharief Oteafy, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueEmotion and Mood Recognition
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStress (linguistics)Reliability (semiconductor)Wearable computerCategorical variableStress measuresLimitingHeart rate variabilityWearable technology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress detection has been widely studied using physiological signals. However, most research considers stress as a categorical level, limiting the ability to uncover stress’s latent continuous psychological structure. A quantitative representation of stress accommodates inter-individual differences, enhances measurement reliability and sensitivity to changes, and facilitates adaptive real-time applications. This study proposes a framework for estimating a Quantitative Stress Index (QSI), a continuous stress score derived from self-report questionnaires and estimated using physiological features. These features are extracted from Electrodermal Activity (EDA) and Heart Rate Variability (HRV) obtained from Blood Volume Pulse (BVP) signals collected via the Empatica E4 wrist-worn device. The results indicate that the physiological QSI model effectively differentiates between stress and relaxation states, showing improved performance compared to established approaches and demonstrating its potential for quantitative, real-time stress monitoring using wearable sensors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0060,001

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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