Athletes Demonstrate Superior Dynamic Visual Acuity
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Athletes exhibit better dynamic visual acuity (DVA) compared with nonathletes, whereas action video game players (VGPs) perform more similarly to controls despite having similar static visual acuity and refractive errors. The differences in DVA between groups were not related to differences in static visual acuity, refractive error, or smooth pursuit gain. PURPOSE: The purpose of the study was to examine whether athletes and VGPs have superior DVA than controls (nonathletes, nongamers). METHODS: Forty-six participants (15 athletes, 11 VGPs, 20 controls) aged 21.7 years (standard deviation, 2.8 years) were recruited. Participants were emmetropic with equivalent monocular and binocular static visual acuity between groups. Dynamic visual acuity was assessed using predictable (horizontal) and unpredictable (random) motion targets at velocities of 5, 10, 20, and 30°/s. Smooth pursuit eye movements were assessed using a horizontal motion step-ramp stimulus at the same speeds. This study was pre-registered with the Center for Open Science (https://osf.io/eu7qc). RESULTS: At 30°/s, there were significant main effects of group (F = 4.762, P = .01) and motion type (F = 9.538, P = .004). Tukey post hoc analysis for groups indicated that athletes performed better than did the control group (t = -2.919, P < .02). An omnibus (group × motion type × speed) repeated measures ANOVA showed a main effect of speed (F = 110.137, P < .001) and a speed × motion-type interaction (F = 27.825, P < .001). Dynamic visual acuity decreased as speed increased, and the slope of the change was greater for random than for horizontal motion. Smooth pursuit gains were not significantly different between groups (P > .05). CONCLUSIONS: Athletes have superior dynamic visual acuity performance compared with controls at 30°/s. This between-group difference cannot be fully explained by differences in smooth pursuit eye movements and therefore may reflect other differences between the groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».