The Effect of Different Musical Rhythms on Anaerobic Abilities in Taekwondo Athletes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the effects of different musical rhythms on taekwondo athletes. The variance in athletes’ anaerobic abilities performed under slow and fast musical rhythms was tested in the study presented. Previous studies have demonstrated how music may cause physiological responses before, during, or after different types of exercises. The aim of this study was to identify the effect of music played in two different rhythms (slow 80 b/m, and fast 200 b/m) during anaerobic exercises by measuring four specific physiological variables: heart rate (HR), blood pressure (BP), blood lactate (BL), and rate of perceived exertion (RPE). Additionally, the peak power of each athlete was assessed. Ten black-belt taekwondo male athletes (average age 20.38±1.51) performed for 30 seconds at their maximum anaerobic power on a Monarch Ergonomic that was connected to the Wingate test. The RPE indicated significant differences with a probability value of 0.014 when measured two minutes after the testing. Measurements of heart rate, blood lactate, and diastolic blood pressure after exposure to slow and fast rhythms did not show significant differences. While it has been shown in previous research that the human body tends to synchronize with rhythmic elements of music, this only holds true for exposure to specific rhythms after a longer period of time. The study conducted was based on exposure to different rhythms for only 30 seconds, which may be why these variables did not differ significantly. Yet, results for systolic blood pressure proved significantly different for fast and slow musical rhythms with a probability value of 0.0004.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».