The Effects of Experimenter Gender on State Social Physique Anxiety and Strength in a Testing Environment
Notice bibliographique
Résumé
Social influences can impact self-presentational concerns such as social physique anxiety (SPA), concerns over one's body being evaluated by others. In addition, social influences may also impact performance on a physical test. In a physical testing environment, one social factor that influences SPA and which may also influence the outcomes of a physical test is experimenter gender. The present study examined the influence of experimenter gender on SPA and actual muscle strength in an experimental testing environment. Male (n = 50) and female (n = 50) university students were randomly assigned to either a male or female experimenter. Before strength testing, state SPA (SPA-S) was assessed. Actual strength was represented by the score obtained during the maximum voluntary contraction (MVC) test. Two 2 × 2 (participant gender × gender of the experimenter) analyses of variance were conducted with SPA-S and strength as the dependent variables. For SPA-S, a significant main effect was found only for participant gender (F(1,95) = 14.08, p < 0.01, η² = 0.13), with women scoring significantly higher than men. For MVC, there was a significant effect for participant gender (F(1,96) = 48.08, p < 0.001, η² = 0.33), with men, as expected, having significantly higher strength values than women. Although the gender of the experimenter did not influence SPA-S or muscle strength, other forms of anxiety (e.g., fitness anxiety) may be relevant in this setting. Future research should also investigate other factors in the testing environment (e.g., type of task) that may be more influential on psychological or performance outcomes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».