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Enregistrement W2808645354 · doi:10.3390/sports6020055

Effects of Reflection to Improve Goal-Directed Self-Talk on Endurance Performance

2018· article· en· W2808645354 sur OpenAlexaff
Alexander T. Latinjak, Bernat de las Heras, Arnau Sacot, David Herrero‐Fernández, Daniel T. Robinson, Andrew M. Lane

Notice bibliographique

RevueSports · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMotivation and Self-Concept in Sports
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyIntervention (counseling)Rating of perceived exertionWorkloadTest (biology)Task (project management)Perceived exertionPhysical therapyRepeated measures designGoal settingSocial psychologyMedicineBlood pressureHeart rateComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the effects of an intervention that encouraged reflection on organic self-talk used during endurance performance. Using an experimental design, we compared the effects of enhancing metacognitive skills by (a) planning and (b) reviewing and evaluating goal-directed self-talk. Participants completed three time-to-exhaustion cycling task trials in which we hypothesized that the intervention group would perform significantly better than the control group. Further, we expected a reduction in perceived exertion for a given workload among participants following a self-talk intervention. Thirty-four participants completed a time-to-exhaustion cycle ergometer test, after which participants were randomly divided into an intervention and control group. The intervention group performed reflection tasks on performance in the time-to-exhaustion test. Participants completed two further time-to-exhaustion tests. Repeated measures analyses of covariance to test whether the intervention group performed for longer indicated no significant difference in time to exhaustion (p = 0.157). Perceived exertion rates were 2.42% higher in the intervention compared to the control group (p = 0.025). In conclusion, in the intervention group, goal-directed self-talk led to increased sensitisation to perceived exertion, and participants chose to stop exercising at this point rather than repeat implementation of self-talk statements and persist for longer.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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