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Enregistrement W2035358300 · doi:10.1080/17470218.2010.513736

Embodiment of motor skills when observing expert and novice athletes

2010· article· en· W2035358300 sur OpenAlexaff
Scott Sinnett, Nicola J. Hodges, Romeo Chua, Alan Kingstone

Notice bibliographique

RevueQuarterly Journal of Experimental Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAction (physics)AthletesCognitive psychologySocial psychologyPriming (agriculture)Contrast (vision)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If people are shown a dynamic movie of an action such as kicking a soccer ball or hitting a tennis ball, they will respond to it faster if it requires the same effector. This standard congruency effect was reported to reverse when participants viewed static images of famous athletes not actually performing an action. It was suggested that the congruent response was inhibited because of a social contrast effect, based on an implied action, whereby responders viewed themselves as comparatively worse than the professional athlete. The present study recorded hand and foot responses when identifying static images of both famous and novice athletes in soccer and tennis. The action was either explicit or implied. In Experiment 1, a standard congruency effect was found for all images. In Experiment 2, when a response was based on the identity of the athlete rather than their expertise, the standard congruency effect was enhanced for images of novice athletes, but was eliminated for experts, suggesting a social contrast effect. Our study is the first to show that embodiment effects can be seen for implied and explicit action images of both novices and experts, and that static images are capable of eliciting priming effects associated with sport-relevant effector pairings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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