Influencia de las aptitudes musicales sobre la regulación emocional y el impacto de estas sobre la calidad del sueño
Bibliographic record
Abstract
Este estudio se propuso valorar la influencia de las aptitudes musicales sobre las dificultades en la regulación emocional y sobre la calidad del sueño, así como el impacto de las dificultades en la regulación emocional sobre la calidad del sueño.Se midió en una población de 182 sujetos adultos de la Comunidad de Madrid a través del Test de Aptitudes Musicales (Seashore, Lewis y Saetveit, 1939), la Escala de Dificultades en la Regulación Emocional (Jódar y Hervás, 2008) y el Índice de Calidad del Sueño de Pittsburg (Buysse, Reynolds, Monk, Berman y Kupfer, 1989).Los resultados mostraron que: 1. Las puntuaciones más altas en aptitudes musicales indicaron mayor calidad del sueño y que puntuaciones más bajas en aptitudes musicales, una menor calidad del sueño.2. Menores puntuaciones en las dificultades de regulación emocional indicaron altas puntuaciones en la calidad del sueño y unas altas puntuaciones en las dificultades de regulación emocional, bajas puntuaciones en la calidad del sueño.3.No se encontró predictibilidad de las aptitudes musicales para las dificultades en la regulación emocional.Por lo que el estudio propone dos líneas de prevención de la mala calidad del sueño, aún en desarrollo: El uso de la música como herramienta psicoterapéutica y la intervención sobre las dificultades en la regulación emocional.
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 | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".