The Effect Of Music Loudness On Anaerobic Performance And Muscular Endurance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the effect of music loudness on average anaerobic power, bench press muscular endurance, and leg press muscular endurance in regularly active 20 to 22 year old females. METHODS: At each testing session, participants were randomly assigned to 1 of 4 music loudness levels: zero decibels (Db), 20 Db lower than preferred volume, 20 Db higher than preferred volume, and preferred volume. Leg press repetitions to fatigue, bench press repetitions to fatigue, and average power (watts/kilogram) on a 30-second Wingate test were measured for each participant at every music loudness level. RESULTS: Wingate data revealed that soft music resulted in significantly higher average power than no music (p=0.035), preferred music resulted in significantly higher average power than no music (p=0.009), and loud music resulted in significantly higher average power than no music (p=0.005). Bench press data revealed that preferred music resulted in significantly higher repetitions to fatigue than no music (p=0.004), loud music resulted in significantly higher repetitions to fatigue than no music (p=0.031), and loud music resulted in significantly higher repetitions to fatigue than then soft music (p=0.009). Leg press data revealed that loud music resulted in significantly higher repetitions than no music (p=0.011), and loud music resulted in significantly higher repetitions tha soft music (p=0.041). CONCLUSIONS: Music had a positive effect on performance, as measured in all exercises, with preferred and loud music conditions having the greatest impact.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».