MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2467824825 · doi:10.1123/tsp.2016-0001

The Effects of Cognitive General Imagery Use on Decision Accuracy and Speed in Curling

2016· article· en· W2467824825 sur OpenAlexaffabout
Nicole Westlund Stewart, Craig Hall

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurlingPsychologyMental imageClubKinesthetic learningIntervention (counseling)CognitionApplied psychologyDevelopmental psychologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the effects of a 6-week CG imagery intervention on strategic decision-making in curling. A secondary purpose was to determine whether curlers’ imagery ability and CG imagery use would be improved. Eleven varsity curlers from a Canadian postsecondary institution engaged in weekly guided imagery sessions that were held at the curling club before their regularly scheduled team practices. Curlers’ response times on a computerized curling strategy assessment significantly improved from baseline to post-intervention ( p < .05). In addition, their kinesthetic imagery ability, CG imagery use, and MG-M imagery use significantly increased ( p < .05). These results suggest that when curlers are exposed to new scenarios, they learn to store, process, and retrieve relevant information quicker (Simon & Chase, 1973). From a practical standpoint, CG imagery training can improve curlers’ strategy performance, including their ability to use various strategies in game situations.

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)0,001
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Sport PsychologistMême sujetSport Psychology and PerformanceTravaux en français237 207