Mental skills comparison between elite sprint and endurance track and field runners according to their genetic polymorphism: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Achieving excellence in track and field athletes requires specific mental skills. The aim of the present study was to compare the mental skills between elite sprint and endurance athletes. METHODS: Forty elite athletes (age 20.55±2.22 years, body mass 74.8±7.9 kg, height 1.70±0.1 m) participated in the present study. The athletes were classified into two groups according to their genetic polymorphism to physical activity: Endurance group (allele I, N.=20) and power group (allele D, N.=20). The mental skills were assessed by means of Ottawa Mental Skill Assessment Tool-3 inventory (OMSAT-3: based in foundation mental skills, psychosomatic skills, and cognitive skills subscales) before the competition period. Furthermore, genetic data were also collected. Sprint and endurance runners were participating in Tunisian National championship. RESULTS: The results showed a significant difference between elite sprint and endurance runners in the foundation mental and psychosomatic skills subscales (all, P<0.05). Typically, the present study revealed that goal setting, commitment, stress reactions, fear control, imagery, competition planning and mental practice were significantly higher among the elite sprint runners compared to the endurance runners (all, P<0.05). Findings from this study could confirm the widely acclaimed research assumption that mental skills, such as goal setting, commitment and mental practice, are the predictor variables of power performances, while endurance performances are associated with different mental skills components. CONCLUSIONS: Finally, the results may inform applied practitioners regarding the differences in mental skill demands between power and endurance athletes and the genetic predisposition of practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».