MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947397928 · doi:10.1177/0305735619847759

Descriptive analysis of university-student music preferences during different forms of physical activity

2019· article· en· W2947397928 sur OpenAlexaff
Cassandra Ellis, Alan W. Salmoni

Notice bibliographique

RevuePsychology of Music · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyKinesiologyActive listeningPleasurePhysical activityApplied psychologyDescriptive statisticsMode (computer interface)Social psychologyDevelopmental psychologyCommunicationMedical educationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music can be used to enhance the pleasure derived from physical activity experiences through the selection of songs for each type and intensity of activity, which in turn can reduce negative physiological responses and improve adherence. Third- and fourth-year kinesiology undergraduate students completed a music questionnaire ( N = 113, 63 females). Questions pertaining to whether the individual uses music while participating in exercise and/or leisure activities were asked, in addition to specifics on the purpose of listening to music and their demographic information. The data showed significant individual differences in regard to music preferences for each type of activity. Participants preferred music with a fast tempo for aerobic exercise, slow tempo for strength-training exercise, and slow tempo often in a major mode for leisure type activities. Sex differences were minimal. The results reinforce the idea that individual differences in music choices is an important concept for practitioners and researchers to consider in their future work.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsychology of MusicMême sujetNeuroscience and Music PerceptionTravaux en français237 207