The influence of state anxiety on the 'offline' planning and 'online' control of action: Is it as simple as "one or the other"?
Notice bibliographique
Résumé
Attentional Control Theory (ACT) suggests the negative performance impact of anxiety results from an initial reallocation of attentional resources, which decreases goal-directed control and increases stimulus-driven behaviour. Evidence from goal-directed aiming indicates that the negative effects of anxiety unfold near the end of movement during online control (Lawrence et al., 2013). We aimed to explore whether the anxiety effect in online control was also related to changes in offline planning. Participants aimed to a target under both low and high anxiety conditions. Following initial practice, participants were instructed to aim as fast-and-accurate as possible (low) or additionally received non-contingent feedback that previous responses were in the lower thirtieth percentile of the cohort (high). A manipulation-check (cognitive sub-scale of the Mental Readiness Form-3) indicated a significant increase in anxiety following the high condition. The performance outcomes (movement time, constant error) and movement kinematics (peak acceleration, peak velocity, peak deceleration, movement end) were assessed. There were no significant differences in any of the outcome-related measures. There was a shorter time to peak deceleration and longer displacement at peak velocity for the high compared to the low condition. To assess the error-reduction online control processes, we analysed the mean within-participant correlations between the displacement to and after specific kinematic landmarks. This analysis revealed a lower negative relation (less error-reducing) at peak deceleration for the high compared to the low condition. These findings indicate that high state anxiety initially alters the offline planning of action, which may result from an overload in attentional resources.
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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) | 0,001 | 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 ».