State and trait predictors of negatively toned dreams in women : a prospective investigation
Bibliographic record
Abstract
Bien que les rêves dysphoriques, comme les mauvais rêves et les cauchemars, surviennent du moins occasionnellement chez la majorité des adultes, les facteurs impliqués dans l’occurrence de ces rêves, d’une nuit à l’autre, demeurent incertains. Par le biais d’un devis prospectif multiniveaux, nous avons étudié l’impact interactif des facteurs d’état et de trait sur l’occurrence de rêves dysphoriques d’une nuit à l’autre. Nous avons également exploré dans quelle mesure le contenu affectif et négatif des rêves de tous les jours était affecté par les mêmes facteurs. Des femmes adultes ont complété des mesures de trait de personnalité et de psychopathologie suivies de jusqu’à quatre semaines de journaux quotidiens de rêves et d’anxiété avant le coucher, ainsi que d’inventaires hebdomadaires de stress perçu. En contrôlant pour le rappel de rêve, une hausse hebdomadaire du stress perçu a significativement augmenté la probabilité d’avoir un rêve dysphorique une nuit donnée, alors que la psychopathologie a modéré positivement cette relation. Ces résultats suggèrent que les femmes adultes ayant un niveau plus élevé de psychopathologie seraient particulièrement sensibles au stress quotidien et donc plus susceptibles de faire des mauvais rêves ou cauchemars les nuits suivantes. Les analyses ont aussi révélé des effets positifs différentiels des variables d’état et de trait sur le contenu émotionnel et négatif des rêves de tous les jours. Ces résultats concordent avec le modèle neurocognitif des rêves dysphoriques proposé récemment et l’hypothèse de continuité des rêves. Les implications de cette étude et des recommandations futures sont émises.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".