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Enregistrement W2295958886 · doi:10.1080/02640414.2016.1158413

Shared mental models and intra-team psychophysiological patterns: a test of the juggling paradigm

2016· article· en· W2295958886 sur OpenAlexaff
Edson Filho, Davide Pierini, Claudio Robazza, Gershon Tenenbaum, Maurizio Bertollo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAction Observation and Synchronization
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAssociation for Applied Sport Psychology
Mots-clésPsychologyTask (project management)Context (archaeology)Cognitive psychologyCognitionTest (biology)BiofeedbackArousalPsychophysiologyPsychological researchSocial psychologyApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explored implicit coordination mechanisms underlying the conceptual notion of "shared mental models" (SMM) through physiological (i.e., breathing and heart rates) and affective-cognitive (i.e., arousal, pleasantness, attention, self-efficacy, other's efficacy) monitoring of two professional jugglers performing a real-time interactive task of increasing difficulty. There were two experimental conditions: "individual" (i.e., solo task) and "interactive" (i.e., two jugglers established a cooperative interaction by juggling sets of balls with each other). In both conditions, there were two task difficulties: "easy" and "hard." Descriptive analyses revealed that engaging in a dyadic cooperative motor task (interactive condition) required greater physiological effort (Median Cohen's d = 2.13) than performing a solo motor task (individual condition) of similar difficulty. Our results indicated a strong positive correlation between the jugglers' heart rate for the easy (r = .87) and hard tasks (r = .77). The relationship between the jugglers' breathing rate was significant for the easy task (r = .73) but non-significant for the hard task. The findings are interpreted based on research on SMM and Theory of Mind. Practitioners should advance the notion of "shared-regulation" in the context of team coordination through the use of biofeedback training.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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