Bibliographic record
Abstract
Il existe dans la littérature des évidences selon lesquelles les odeurs influencent le niveau de stress des individus en modifiant leur état émotionnel et physiologique, suggérant que certaines odeurs peuvent aider à gérer et réduire le stress. Nous avons étudié chez des participant-es en bonne santé comment une odeur de musc blanc contribuent à la diminution d’un stress quotidien. Les participant-es ont été mis en état de stress grâce à la Tâche de stress d'imagerie de Montréal (MIST). Différentes odeurs étaient diffusées lors de périodes de repos. Nous avons mesuré leur stress à un niveau subjectif (échelle visuelle analogique) et physiologique (amplitude du pouls). Des réponses de stress plus élevées ont été observées lors de la tâche de stress par rapport aux périodes de repos. Mais aucune différence entre les odeurs et une condition contrôle sans odeur n’a été trouvée. L’évaluation post-expérimentale des odeurs suggère qu’aucune des odeurs n’est reconnue comme spécifiquement relaxante par consensus.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".