High-Intensity Aerobic Exercise Enhances Motor Memory Retrieval
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In previous work, acute high-intensity aerobic exercise benefited continuous motor sequence task learning. As memory processes underlying motor sequence learning vary between tasks involving continuous and discrete movements, the objective of the current study was to determine whether the beneficial effects of acute aerobic exercise generalize to the learning of a discrete motor sequence task. METHODS: Sixteen young healthy individuals practiced a discrete motor sequence task preceded by either a period of rest or a bout of high-intensity cycling. Participants moved a cursor with a computer mouse to a series of discretely presented targets on a screen. Target presentation followed either a repeated or a random sequence, which allowed the evaluation of implicit sequence-specific motor learning. The change in movement response time over practice (△-ACQ) and from practice to a 24-h "no-exercise" retention test (△-RET) and the rate of improvement over practice (α-ACQ) and during the retention test (α-RET) were calculated. RESULTS: α-RET was greater for the repeated sequence than random sequences after aerobic exercise (P = 0.01), but not rest (P = 0.33). Further, α-RET for the repeated sequence was greater after aerobic exercise than for either sequence (repeated, random) in the rest condition (P ≤ 0.01). There were no differences between sequences and/or conditions for △-ACQ, △-RET, or α-RET (P ≥ 0.57). CONCLUSION: Our findings show a positive effect of acute high-intensity aerobic exercise on implicit discrete motor sequence learning. Performing exercise before practice increased the rate of improvement at a 24-h delayed retention test, suggesting an effect on the rate of motor memory retrieval. Pairing acute aerobic exercise with motor practice may facilitate learning of discrete movement sequences in sport or rehabilitation settings.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».