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Enregistrement W3031519723 · doi:10.3389/fpsyg.2020.01000

Creative Flow and Physiologic States in Dancers During Performance

2020· article· en· W3031519723 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFlow Experience in Various Fields
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCalifornia State University, Northridge
Mots-clésPsychologyAutonomic nervous systemHeart rate variabilityPsychophysiologyHeartbeatHeart rateAnalysis of varianceBalance (ability)Developmental psychologyInternal medicineMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 60) participated in this ambulatory psychophysiology study that investigated performance flow and heart rate and autonomic nervous system (ANS) function during three time periods: baseline rest, performance, and post-performance rest. To gather these results, the psychophysiology laboratory traveled to the concert hall to collect data on dancers. The self-report Flow State Scale (FSS) measured global flow, challenge-skill balance, sense of control, and autotelic experiences; it addresses important features of the creative experience of performing artists. These data were collected immediately following the performance. The flow measures were compared with physiologic responses to performance [heart rate, pre-ejection period (PEP), root mean square differences of successive R-R (heartbeat) intervals (RMSSD), cardiac autonomic balance, and cardiac autonomic regulation]. The regression analyses indicated that greater sympathetic nervous system (SNS) activation with performance (PEP change from base to performance) explained 8.8% of the variance in sense of control, whereas less cardiac autonomic regulation explained 13.8% of the variance in autotelic experiences. The sample was then divided into high and low flow groupings and four autonomic groups. During performance, the high autotelic group and high sense of control group had a higher distribution of dancers with co-inhibition of both ANS branches than had the low autotelic and sense of control groups who employed more co-activation of both ANS branches (chi-square analyses). These novel findings add to the growing information about the interaction of both branches of the ANS during creative performance flow states.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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