Anxiety and Optimal Piano Performance: A Pilot Study on the Application of the Individual Zone of Optimal Functioning (IZOF) Model
Notice bibliographique
Résumé
<p>Music Performance Anxiety (MPA) is a common problem for musicians. Many musicians struggle with performance anxiety and rely on traditional de-arousal interventions to reduce performance anxiety before public performance. However, research in sports psychology suggests that anxiety reduction may not be the most appropriate strategy for intervention (Chamberlain &amp; Hale, 2007). According to the Individual Zone of Optimal Functioning (IZOF) model proposed by Hanin, an athlete’s performance is successful when his or her pre-competition anxiety is within or near the individual’s optimal zone (Hanin, 2000). Based on the application of the IZOF theory in the context of piano performance, anxiety plays an important role in optimizing performance in music as well. This pilot study identified participants’ IZOFs with the Competitive State Anxiety Inventory (CSAI-2). Support was found for Hanin’s IZOF theory with respect to the SA (somatic anxiety) and SC (self-confidence) dimensions for both of the participating pianists, as well as the CA (cognitive anxiety) dimension of pianist A but not for the CA dimension of pianist B. Piano performances associated with anxiety of an intensity that fell within the IZOF were observed to be significantly better than piano performances associated with anxiety intensity outside the IZOF. All the peak performances were presented within the IZOFs. The study verified that the IZOF model can be applied in MPA management and may help pianists be more aware of in-zone/out-zone states and rethink their attitudes toward performance anxiety. With this pilot study as a foundation, larger scale research can be conducted to clarify the correlation between anxiety and optimal piano performance.</p>
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».