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Enregistrement W2131775966 · doi:10.1123/tsp.14.4.348

More about Exercise Imagery

2000· article· en· W2131775966 sur OpenAlexaff
Kimberley L. Gammage, Craig Hall, Wendy M. Rodgers

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMental imageCognitionPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagery plays important cognitive and motivational roles in many areas of life, including sport (Paivio, 1985) and exercise (Hausenblas, Hall, Rodgers, & Munroe, 1999). The purpose of the present paper was to examine how the cognitive and motivational roles of exercise imagery vary with gender, frequency of exercise, and activity type. Participants (n = 577) completed the Exercise Imagery Questionnaire (Hausenblas et al„ 1999) which measures appearance, energy, and technique imagery. Participants, regardless of gender, frequency of exercise, or activity type, used appearance imagery most frequently, followed by technique and energy, respectively. Men used significantly more technique imagery than women did, while women used significantly more appearance imagery than men did. In addition, high frequency exercisers (3 or more times per week) used all types of imagery more frequently than low frequency exercisers (2 or fewer times per week). Finally, imagery differences existed based on type of activity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations83
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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