Location versus task relevance: Not all internal focus of attention instructions are created equal
Notice bibliographique
Résumé
After 16 years of study, the finding that an internal focus of attention negatively affects performance relative to an external focus is replicable in many contexts (Wulf 2013). Diminished results during an internal focus of attention are attributed to interference with normal automaticity in the body (Wulf, McNevin & Shea, 2001). As focus is directed internally, the automatic processes which normally produce efficient movements are disturbed, resulting in less efficient movement patterns. When an external focus of attention is used, automaticity is not constrained and improved performance is noted. What remains unclear is whether the specificity of internally focused task instructions may impact task performance. In the present study we applied behavioural, kinematic and neurophysiological outcome measures to assess focus of attention. Novice (N=11) and skilled golfers (N=13) were recruited to perform a putting task to two targets (3m and 5m). Three focus conditions were used: external (target), internal swing (hands on the club and position of elbows) and internal stance (feet evenly balanced). Movement kinematics of the golf club were recorded with an Optotrak 3D Investigator (300Hz). Electromyography (EMG) of tibialis anterior and extensor carpi radialis (ECR) was recorded under all focus conditions. Our findings provide evidence that when novice participants used the internal movement focus of attention while putting to the 5m target, accuracy, kinematics of the putting movement, and variability of EMG activity in ECR were all adversely affected. Instructions which were internal but anatomically distal to the primary movement during the task appeared to have an effect similar to an external focus of attention and did not adversely affect outcomes. Differences in focus of attention findings between novice and skilled golfers are interpreted using the challenge point framework (Guadagnoli and Lee 2003).
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».