Influence d’une attente relaxante et stimulante des odeurs de menthe et de vanille sur la récupération suivant un stress modéré
Bibliographic record
Abstract
La littérature scientifique montre que l’olfaction entretient des liens étroits avec l’affect et la régulation du stress. Certaines odeurs, associées à des effets relaxants ou stimulants, pourraient influencer les réponses physiologiques et subjectives. Cette étude a testé si l’association d’une odeur (menthe ou vanille) à une attente relaxante ou stimulante modulait la récupération après un stress modéré. Cent adultes ont réalisé trois fois la tâche Montreal Imaging Stress Task (MIST), induisant un stress psycho-physiologique modéré, suivie de phases de repos sous trois conditions olfactives (menthe, vanille, sans odeur). Le stress a été mesuré par la fréquence cardiaque et une échelle visuelle analogique. En fin d’expérience, les participants ont évalué les odeurs selon leur familiarité, intensité, hédonicité et caractère relaxant-stimulant. Les résultats confirment que la tâche MIST augmente significativement le stress, et que le repos favorise une récupération partielle. Aucune influence significative des attentes affectives liées aux odeurs n’a été observée. Cependant, en fin d’expérience, la menthe a été jugée plus familière, intense et stimulante que la vanille, sans différence d’hédonicité, indépendamment des attentes induites. Ces données suggèrent que l’effet des odeurs sur le stress dépend surtout d’associations préexistantes. Elles soulignent l’intérêt d’intégrer la dimension olfactive dans l’étude de la régulation émotionnelle, en tenant compte des attentes et du contexte d’exposition.
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 | 0.001 |
| 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 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".