L’incidence annuelle et les facteurs prédisposants de l’insomnie parmi de bons dormeurs ayant vécu un stress relationnel
Bibliographic record
Abstract
Cet article empirique vise à comprendre l’incidence de l’insomnie des personnes qui ont rapporté avoir vécu un événement stressant. Les événements stressants étudiés seront en lien avec des difficultés relationnelles continues, notamment la séparation maritale, le divorce et le décès du conjoint. À la première mesure, tous les participants sont de bons dormeurs. C’est d’ailleurs à ce premier temps de mesure que les données sociodémographiques, de support social et de stratégies de gestion du stress sont recueillies. Au temps 2, ces mêmes bons dormeurs rapportent tous avoir vécu un stress relationnel dans la dernière année. L’objectif est, d’une part, de mesurer l’incidence de l’insomnie dans cet échantillon au temps 2. D'autre part, l’objectif est d’identifier les facteurs prédisposants au développement de symptômes ou de syndrome d’insomnie. Les données utilisées ont été obtenues dans le cadre d’une enquête longitudinale sur le sommeil réalisée par le Centre d’étude des troubles du sommeil. L’échantillon est composé de 101 hommes et de 243 femmes qui sont âgés entre 18 et 85 ans de grande majorité caucasiens. L’étude révèle une implication significative du coping émotionnel et d’antécédents personnels de difficultés de sommeil. Il est également possible d’identifier certaines tendances expliquant le développement de symptômes d’insomnie.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".