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Enregistrement W2170371109 · doi:10.1123/jsr.9.4.329

The Use of Imagery by Athletes during Injury Rehabilitation

2000· article· en· W2170371109 sur OpenAlexaboutno aff
Carla Sordoni, Craig Hall, Lorie A. Forwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Sport Rehabilitation · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesRehabilitationContext (archaeology)CognitionMental imagePsychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMotor imageryAthletic trainingMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To determine whether athletes use motivational and cognitive imagery during injury rehabilitation and to develop an instrument for measuring imagery use. Design: A survey concerning imagery use during rehabilitation was administered to injured athletes. Setting: The Fowler Kennedy Sport Medicine Clinic in London, Ontario, Canada. Participants: Injured athletes ( N = 71) receiving physiotherapy. Main Outcome Measure: The Athletic Injury Imagery Questionnaire (AIIQ). Results: As hypothesized, 2 distinct factors emerged from the items on the AIIQ: motivational and cognitive imagery. Motivational imagery was used more often than cognitive imagery in this context, yet less frequently than in other sport situations (eg, training and competition). Conclusions: The study indicates that the AIIQ is a potentially useful tool through which physiotherapists and sport psychologists can examine athletes' use of imagery in injury rehabilitation.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations79
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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