Imagine that: Examining the Influence of Exercise Imagery on Cigarette Cravings and Withdrawal Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Evidence highlights that an acute bout of exercise can contribute to reductions in cravings and withdrawal symptoms. However, it is unknown how low in intensity or movement one can go before these effects no longer exist. The current study examined if exercise imagery could contribute to reductions in smoking cravings and withdrawal symptoms after a short period of abstinence (CO≤6ppm). Regular smokers (N = 29) were randomized into one of three treatment groups: exercise imagery, moderate intensity exercise, or control. Each completed questionnaires including: the Strength of Desire to Smoke item (primary outcome) and the Mood and Physical Symptoms Scale (Secondary outcomes) pre- and post-treatment. A 3 (Condition) by 2 (Time) repeated measures ANOVA showed a medium non-significant interaction effect (partial η2= .06) favouring the exercise group for reductions in desire to smoke. A large significant interaction effect (partial η2= .24) was found for tension. Medium-to-large non-significant interaction effects favouring the exercise group were found for various withdrawal symptoms. These data, taken together, suggest that exercise imagery is not as powerful as moderate intensity exercise in reducing cravings and withdrawal symptoms following temporary abstinence. Implications and future directions are discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».