A Preliminary Investigation Regarding the Effect of Tennis Grunting: Does White Noise During a Tennis Shot Have a Negative Impact on Shot Perception?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a growing chorus of critics who complain that many of the top-ranked professional tennis players who grunt when they hit the ball gain an unfair advantage because the sound of the grunt interferes with their opponent's game. However, there is no scientific evidence to support this claim. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We explored this potential detrimental effect of grunting by presenting videos of a tennis player hitting a ball to either side of a tennis court; the shot either did, or did not, contain a brief sound that occurred at the same time as contact. The participants' task was to respond as quickly as possible, indicating whether the ball was being hit to the left- or right-side of the court. The results were unequivocal: The presence of an extraneous sound interfered with a participants' performance, making their responses both slower and less accurate. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our data suggest that a grunting player has a competitive edge on the professional tennis tour. The mechanism that underlies this effect is a topic for future investigation. Viable alternatives are discussed. For example, the possibility that the interfering auditory stimulus masks the sound of the ball being struck by the racket or it distracts an opponent's attention away from the sound of the ball.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».