Variations de l’attention et du sommeil d’enfants de 7-8 ans en fonction des modes de transport scolaire utilisés
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de la recherche était de déterminer l’incidence des transports scolaires sur les niveaux et les variations de l’attention et du sommeil nocturne de 31 élèves de 7 - 8 ans. L’attention a été mesurée par des tests de barrage de nombres et de figures et une grille standardisée a été remplie par les familles jour après jour du lundi au dimanche afin d’étudier le sommeil. Les épreuves sont passées collectivement, à raison de quatre passations par jour du lundi au vendredi (9h00, 11h30, 13h30 et 16h00). Le mode de transport n’a pas eu d’incidence sur les performances attentionnelles et sur le sommeil nocturne. Les profils journaliers et hebdomadaires obtenus étaient conformes aux profils attendus pour les enfants de cet âge. Les résultats suggéraient le concours de différents synchroniseurs socio-écologiques pour limiter l’effet de l’usage des transports scolaires constatés dans des travaux précédents. Les durées de déplacement et l’aménagement du temps scolaire ont permis de préserver une amplitude de la journée de l’enfant à un seuil acceptable. La synchronisation induite par la famille et par l’aménagement du temps scolaire est également à prendre en compte dans le maintien et la régularité des durées de sommeil de l’enfant.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".