論文の概要: Some patterns of sleep quality and Daylight Saving Time across countries: a predictive and exploratory analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03358v1
• Date: Wed, 03 Sep 2025 14:44:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.553648
• Title: Some patterns of sleep quality and Daylight Saving Time across countries: a predictive and exploratory analysis
• Title（参考訳）: 国ごとの睡眠の質と日光の節約 : 予測的・探索的分析
• Authors: Bhanu Sharma, Eugene Pinsky,
• Abstract要約: 本研究は,61か国で睡眠時間を分析し,デイライトセービングタイム(DST)の実践が与える影響について検討した。 平均して、DSTを観察している国は、そうでない国よりも長い睡眠期間を報告する傾向にある。 低緯度では、DST保存国は非DST国に比べて睡眠時間が短く、高緯度では、DST保存国は平均睡眠時間が長いと報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42970700836450487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study we analyzed average sleep durations across 61 countries to examine the impact of Daylight Saving Time (DST) practices. Key metrics influencing sleep were identified, and statistical correlation analysis was applied to explore relationships among these factors. Countries were grouped based on DST observance, and visualizations compared sleep patterns between DST and non-DST regions. Results show that, on average, countries observing DST tend to report longer sleep durations than those that do not. A more detailed pattern emerged when accounting for latitude: at lower latitudes, DST-observing countries reported shorter sleep durations compared to non-DST countries, while at higher latitudes, DST-observing countries reported longer average sleep durations. These findings suggest that the influence of DST on sleep may be moderated by geographical location.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,61か国の平均睡眠時間を分析し,日照時間(DST)の実践が与える影響について検討した。 睡眠に影響する主要な指標を同定し,これらの要因間の関係を統計的に分析した。 各国はDST観測に基づいてグループ化され,DST領域と非DST領域の睡眠パターンを可視化した。 その結果、DSTを観察する国は平均して、睡眠時間が長くなる傾向が見られた。 低緯度では非DST諸国と比較して睡眠時間が短いが、高緯度ではDST観測国は平均睡眠時間が長いと報告した。 これらの結果から,DSTの睡眠への影響は地理的な位置によって抑制される可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Sleep-time Compute: Beyond Inference Scaling at Test-time [52.87976180878445]
  テスト時間計算のスケーリングは、大規模言語モデルが困難な問題を解決するための重要な要素として現れている。 私たちは、クエリが提示される前に、モデルがコンテキストについて"オフライン"できるスリープタイム計算を導入しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T17:59:25Z)
• Decadal analysis of sea surface temperature patterns, climatology, and anomalies in temperate coastal waters with Landsat-8 TIRS observations [3.365165098234173]
  海面温度 (SST) は、海面の熱状態を特徴付ける物理パラメータである。 Landsat-8 TIRSセンサーは、小型の沿岸SSTパターンを明らかにするユニークな機会を提供する。 南オーストラリア州ポートリンカーン沖にブイを配置し,S検索の質を検証した。 100mの分解能を持つSSTの日次ベースライン気候学が構築され, 異常SSTの検出と解析が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-07T04:50:30Z)
• Tracking behavioural differences across chronotypes: A case study in Finland using Oura rings [0.0]
  我々は、Ouraが製造したスマートリングを用いて、1年間にわたって19人の健康な参加者から詳細なデータを取得してきた。 参加者の3つのクロノタイプ群の経時的睡眠と活動パターンについて検討した。 睡眠中の睡眠時間, 月次調査応答時間, クロノタイプと, 個人が感じているストレスは, 個人的変動を考慮しつつ, 睡眠時間, 睡眠時間, 月次調査応答時間, およびクロノタイプに大きく関連していることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-02T17:02:28Z)
• Adopting Trustworthy AI for Sleep Disorder Prediction: Deep Time Series Analysis with Temporal Attention Mechanism and Counterfactual Explanations [6.861710649942465]
  本研究は,3つの深部時系列モデルを用いて,睡眠障害予測のための説明可能性アプローチを行う。 睡眠の健康度を測る大規模なデータセットを用いて,本手法が睡眠障害の予測に及ぼす影響を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-25T19:19:45Z)
• Clustering and Data Augmentation to Improve Accuracy of Sleep Assessment and Sleep Individuality Analysis [1.9662978733004597]
  本研究の目的は,就寝時の頻繁な動きによる睡眠不足など,エビデンスに基づく評価を提供する機械学習ベースの睡眠評価モデルを構築することである。 睡眠音イベントの抽出,VAEを用いた潜時表現の抽出,GMMによるクラスタリング,主観的睡眠評価のためのLSTMトレーニングは94.8%の精度で睡眠満足度を識別した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T05:56:41Z)
• Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data [75.38539438000072]
  農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。 私たちは、体系的なエンドツーエンドアプローチを採用するエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに取り組みます。 主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:28:06Z)
• Sleep Activity Recognition and Characterization from Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
  睡眠活動認識法は、被験者の睡眠覚醒サイクルを評価し、監視し、特徴づけ、行動の変化を検出する指標を提供することができる。 本稿では,スマートフォンから受動的に知覚されたデータを連続的に操作して,睡眠の特徴を識別し,重要な睡眠エピソードを識別する一般的な方法を提案する。 これらの装置は、その用途により、連続的で客観的で非侵襲的な方法で被験者の生体リズムをプロファイルするための優れた代替データ源となっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T15:18:45Z)
• Large-Scale Spatio-Temporal Person Re-identification: Algorithm and Benchmark [100.77540900932763]
  224k以上の画像を持つ10,860のIDを含む,LaST(Large-scale Spatio-Temporal)の個人再IDデータセットを新たに提供した。 LaSTは、より困難で多彩なreID設定を示し、空間的および時間的範囲が大幅に大きい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T16:05:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。