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Enregistrement W3161384467 · doi:10.3389/fpsyg.2021.653133

Examining the Effects of Acute Cognitively Engaging Physical Activity on Cognition in Children

2021· article· en· W3161384467 sur OpenAlexaff
Chloe Bedard, Emily Bremer, Jeffrey D. Graham, Daniele Chirico, John Cairney

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionAffect (linguistics)Physical activityExecutive functionsRepeated measures designIntervention (counseling)Analysis of varianceDevelopmental psychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performancePhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitively engaging physical activity (PA) has been suggested to have superior effects on cognition compared to PA with low cognitive demands; however, there have been few studies directly comparing these different types of activities. The aim of this study is to compare the cognitive effects of a combined physically and cognitively engaging bout of PA to a physical or cognitive activity alone in children. Children were randomized in pairs to one of three 20-min conditions: (1) a cognitive sedentary activity; (2) a non-cognitively engaging PA; and a (3) cognitively engaging PA. Executive function (EF) was assessed using a modified Eriksen flanker task immediately before and 10–15 min following the experimental condition. Children ages 6–8 years (n = 48, Mage = 7.04, SD = 1.37; 40% girls) were included in the study. A repeated measures ANOVA found no significant difference between groups with respect to scores on the flanker task. The results do not support the hypotheses that a cognitively engaging bout of PA enhances cognitive performance over non-cognitively engaging PA or sedentary activities. Possible explanations for our findings include overexertion during the acute bout of PA and depletion of positive affect prior to performing the post-intervention EF tasks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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