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Enregistrement W3104405714 · doi:10.1123/tsp.2019-0111

Examining the Effects of an Interspersed Biofeedback Training Intervention on Physiological Indices

2020· article· en· W3104405714 sur OpenAlexaff
Kendra Nelson Ferguson, Craig Hall, Alison Divine

Notice bibliographique

RevueThe Sport Psychologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofeedbackHeart rateAthletesSkin conductancePhysical therapyHeart rate variabilityPsychologyAnalysis of variancePhysical medicine and rehabilitationRepeated measures designIntervention (counseling)MedicineBlood pressureStatisticsMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to determine whether athletes who practice biofeedback are able to self-regulate by reaching resonance frequency and gaining physiological control quicker than if practice time integrates imagery or a rest period. Intervention effectiveness (e.g., intervention length, time spent training) was also explored. Twenty-seven university athletes were assigned to one of three groups: (a) biofeedback (i.e., continuous training), (b) biofeedback/imagery (i.e., interspersed with imagery), and (c) biofeedback/rest (i.e., interspersed with a rest period). Five biofeedback sessions training respiration rate, heart rate variability, and skin conductance were conducted. A repeated-measure analysis of variance showed a significant interaction between groups over time ( p ≤ .05) for respiration rate, heart rate variability, and skin conductance, indicating that resonance frequency and physiological control was regained following imagery or a rest period. Postmanipulation check data found intervention length and training time to be sufficient. Combining imagery with biofeedback may optimize management of psychophysiological processes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,316

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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