The impact of music on enjoyment, attitudes, and intentions towards sprint interval training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous research has demonstrated the relationship between exercise enjoyment and attitudes following acute exercise (e.g., Martin Ginis et al., 2006). Furthermore, music has been shown to enhance the enjoyment of acute exercise (e.g., Miller et al., 2010). However, less is known about the relationship between exercise enjoyment and intentions. Purpose: To evaluate the relationship between enjoyment, attitudes, and intentions towards sprint interval training (SIT), when SIT is performed with and without music. Methods: Twenty moderately active adults (22±4years), unfamiliar with SIT, completed an acute session of SIT under two different conditions: music and no music. The exercise consisted of four, 30-second “all-out” Wingate Anaerobic Test bouts on a cycle ergometer, separated by four minutes of rest. Perceived enjoyment, attitudes, and intentions towards SIT were measured post-exercise for each condition. Overall intentions to engage in SIT were also measured at follow-up. Paired sample t-tests were conducted to compare differences in enjoyment, attitudes, and intentions post-exercise between the two conditions. Mediation analysis was used to determine if post-exercise attitudes mediate the effects of post-exercise enjoyment on overall intentions. Results: Perceived enjoyment and attitudes towards SIT were significantly higher in the music than no music condition (ps<0.01). However, intentions towards SIT were not significantly different between conditions (p=0.29). Post-exercise attitudes mediated the effects of post-exercise enjoyment on overall intentions in the music condition (B=0.057, 95%CI=0.022,0.101) and in the no music condition (B=0.051, 95%CI=0.018,0.094). Conclusion: Enjoyment of an acute bout of SIT was predictive of attitudes towards SIT, which in turn mediated future intentions to participate in SIT. Although enjoyment and attitudes towards SIT were higher after the music condition, the mediation effect of attitudes on the enjoyment-intentions relationship was still present in the no-music condition. Individuals can still develop positive intentions towards SIT regardless of whether they listen to music during exercise.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».