Putting Attention on the Spot in Coaching: Shifting to an External Focus of Attention With Imagery Techniques to Improve Basketball Free-Throw Shooting Performance
Notice bibliographique
Résumé
Attentional focus is an area that has garnered considerable attention in the sport psychology and motor performance literature. This is unsurprising given that attentional focus has been directly linked to performance outcomes and is susceptible to coaching input. While research has amassed supporting benefits of an external focus of attention (EFA) on motor performance using verbal instruction, other studies have challenged the notion that an EFA is more beneficial than an internal focus of attention (IFA) for sport-related performance. Further, it is unclear what type of instructions may serve to direct an athlete to an EFA and, in particular, if coaching can utilize imagery to orient an athlete toward an EFA. In the present exploratory study, we evaluate the effectiveness of instruction to improve free-throw shooting performance with an emphasis on an EFA brought about by implementing techniques borrowed from the imagery literature. This was tested relative to an alternate approach with an IFA induced through an emphasis on technique, devised to more closely resemble input typical of coach-to-athlete instruction. Twenty-five male and female university basketball players completed both conditions in a fully counterbalanced within-subject design. Results confirmed that participants in the EFA imagery condition had greater shooting accuracy than in the IFA technique condition. The study provides initial evidence that EFA coaching can borrow from imagery techniques, though future research should elucidate the underlying mechanisms of the effect.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».