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Enregistrement W3130343653 · doi:10.1177/1071181320641146

Effect of Guided Tactical Breathing with Biofeedback on Acute Stress Attenuation and Marksmanship Performance of Novice Shooters

2020· article· en· W3130343653 sur OpenAlexaff
Ramtin Lotfabadi, Joshua A. Granek, Jiayuan He, Ning Jiang, Fan He, Junhan Bae, Hamid Boland, Catherine M. Burns

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofeedbackArousalStressorBreathingWearable computerPsychologyTask (project management)AthletesPhysical medicine and rehabilitationSimulationComputer scienceMedicinePhysical therapyEngineeringClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study introduced a novel approach to inducing stress, and examining effects of wearable and mobile technology-assisted tactical breathing with real-time heartrate biofeedback, on the attenuation of acute stress, post-stressor recovery and performance. 39 participants with no prior experience with firearms participated in a marksmanship task engaging stationary targets with a semi-automatic rifle, at a controlled indoor shooting range. Novice shooters applying guided tactical breathing with biofeedback following exposure to the shooting task, were able to maintain lower arousal (uninhibited parasympathetic system). Findings suggested significant effect of intervention with biofeedback on stress attenuation, however no significant improvement of marksmanship performance among novice shooters resulting from the intervention was found. This study provides insights into app-led tactical breathing training to control arousal levels during stress, recommending strategies on further evaluation of the effectiveness of mobile and wearable technologies on stress attenuation for varying levels of marksmanship skill and individual difference.

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)0,001
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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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