Effect of Exercise-Related Factors on the Perception of Time
Notice bibliographique
Résumé
The concept of time whether considered through the lenses of physics or physiology is a relative measure. Alterations in time perception can have serious implications in sport, fitness and work. Accurate perception of time is an important skill with many time constrained sports (i.e., basketball, North American football, tennis, gymnastics, figure skating, ice hockey, and others), and work environments (i.e., workers who need to synchronize their actions such as police and military). In addition, time distortions may play a role in exercise adherence. Individuals may be disinclined to continue with healthy, exercise activities that seem protracted (time dilation). Two predominant theories (scalar expectancy theory and striatal beat frequency model) emphasize the perception of the number of events in a period and the role of neurotransmitters in activating and coordinating cortical structures, respectively. A number of factors including age, sex, body temperature, state of health and fitness, mental concentration and exercise intensity level have been examined for their effect on time perception. However, with the importance of time perception for work, sport and exercise, there is limited research on this area. Since work, sports, and exercise can involve an integration of many of these aforementioned factors, they are interventions that need further investigations. The multiplicity of variables involved with work, sport, and exercise offer an underdeveloped but fruitful field for future research. Thus, the objective of this review was to examine physiological and psychological factors affecting human perception of time and the mechanisms underlying time perception and distortion with activity.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».