The Effectiveness of Neuro-Linguistic Programming (NLP) on Shooters’ Mental Skills and Shooting Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Regarding to the importance of positive effectiveness of psychological interventions on promoting mental skills and improving the performance and the important role of mental factors in improving athletesâ optimal performance, NLP techniques with claims of magical powers should not be overlooked. However, a few studies have been conducted to investigate the effectiveness of unique NLP evidenced-based practices on mental skills and performance in the sports fields, especially shooting. Objectives: This study aimed to investigate the effectiveness of neuro-linguistic programming (NLP) techniques on shootersâ mental skills and their shooting performance. Methods: This quantitative study is a semi-empirical research with the pretest-posttest design. The participants were 24 male Iranian skilled shooters in 10-meter air rifle discipline with an average age of 24 ± 8 years. They were matched and divided into control and experimental groups. While the experimental group participated in 8, 2.5-hour sessions to receive NLP techniques, the control group did their routine activities. Before and after the intervention, shootersâ mental skills were measured by Ottawa Mental Skills Assessment Tool (OMSAT-3) and their performance in 2 different âordinaryâ and âunder pressureâ conditions was measured based on the score recording rules of the Islamic Republic of Iran Shooting Sports Federation (IRISSF). Data were analyzed using a two-way (time à group) repeated measure MANOVA. Results: The results of this study showed that NLP techniques improve shootersâ mental skills and their performance in both ordinary and under pressure conditions of the competition. Conclusions: As there is a positive significant of the effectiveness of NLP on shootersâ mental skills and their performance, NLP techniques are suggested to be used to improve these two factors.
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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 | 0,004 | 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) | 0,000 | 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 ».