Grunting's competitive advantage: Considerations of force and distraction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grunting is pervasive in many athletic contests, and empirical evidence suggests that it may result in one exerting more physical force. It may also distract one's opponent. That grunts can distract was supported by a study showing that it led to an opponent being slower and more error prone when viewing tennis shots. An alternative explanation was that grunting masks the sound of a ball being hit. The present study provides evidence against this alternative explanation by testing the effect of grunting in a sport-mixed martial arts-where distraction, rather than masking, is the most likely mechanism. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We first confirmed that kicking force is increased when a grunt is performed (Experiment 1), and then adapted methodology used in the tennis study to mixed martial arts (Experiment 2). Lifting the foot to kick is a silent act, and therefore there is nothing for a grunt to mask, i.e., its effect on an opponent's response time and/or accuracy can likely be attributed to attentional distraction. Participants viewed videos of a trained mixed martial artist kicking that included, or did not include, a simulated grunt. The task was to determine as quickly as possible whether the kick was traveling upward or downward. Overall, and replicating the tennis finding, the present results indicate that a participant's response to a kick was delayed and more error prone when a simulated grunt was present. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The present findings indicate that simulated grunting may distract an opponent, leading to slower and more error prone responses. The implications for martial arts in particular, and the broader question of whether grunting should be perceived as 'cheating' in sports, are examined.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».