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Enregistrement W2762618839 · doi:10.1177/0276236617735101

Imagery as a Skill: Longitudinal Analysis of Changes in Motivational Imagery

2017· article· en· W2762618839 sur OpenAlex
Melanie Gregg, Craig Hall

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImagination Cognition and Personality · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental imageAthletesPsychologyPsychological interventionGuided imageryCreative visualizationCognitive psychologyCognitionApplied psychologyComputer scienceVisualizationMedicinePhysical therapyArtificial intelligenceAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagery intervention research indicates that athletes improve their imagery skill through practice. As a skill, imagery is expected to improve over time only if athletes increase their use of imagery (i.e., engage in imagery practice). Forty-four track-and-field athletes striving for selection to national games completed the Sport Imagery Questionnaire to assess imagery use and the Motivational Imagery Ability Measure to assess imagery ability. The athletes completed the measures three times within 13 months prior to the games. Although cognitive general imagery use increased over time, paired t-tests indicated that there were no other significant changes across the functions of imagery use. For motivational imagery ability, there were minimal changes from Time 1 to Time 3 indicating the athletes’ motivational imagery ability remained relatively stable. These results add support for targeted imagery interventions as athletes do not spontaneously or independently begin to increase their use of imagery; athletes need purposeful interventions to realize improvements in imagery skills.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle