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Enregistrement W8598181 · doi:10.1093/sleep/29.4.486

Time Estimation in Chronic Insomnia Sufferers

2006· article· en· W8598181 sur OpenAlexafffund
Isabelle Rioux, Sébastien Tremblay, Célyne Bastien

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésInsomniaEstimationMedicinePrimary InsomniaAudiologyPsychologyPhysical therapyPsychiatrySleep disorder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY OBJECTIVE: The objective of the present study is 2-fold: (1) compare the time-estimation performance of chronic insomnia sufferers to that of good sleepers and (2) evaluate the severity of the sleep complaint in order to assess its association with the time-estimation performance. DESIGN: Between subjects design. PARTICIPANTS: The sample included 11 individuals suffering from chronic primary insomnia (7 women and 4 men, mean age = 44.64 years, SD = 12.71) and 11 good sleepers (5 women and 6 men, mean age = 48.00 years, SD = 7.86). INTERVENTIONS: N/A. MEASUREMENTS AND RESULTS: All participants completed a time-estimation task, namely a finger-tapping task. The results indicate no significant between-group differences on time-estimation data, as well as no significant relationship between severity of insomnia complaint and estimation of time. CONCLUSION: These results suggest that the tendency to misestimate sleep difficulties is not linked to impaired time estimation-specific processes in insomnia sufferers, as measured with the present task.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,005

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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