The Application of Neuro Linguistic Programming (NLP) on Cognitive Function and Stress Reduction
Notice bibliographique
Résumé
An approach or analysis of a problem that is expressed in the description of cognitive function and the reduction in stress levels experienced by athletes as a result of a pandemic situation so that there is no decrease in athlete's performance, several alternatives are needed that can maintain the athlete's condition. Based on the problems mentioned, the aim of this research is to evaluate the application of Neuro-Linguistic Programming (NLP) on cognitive function and stress reduction of basketball athletes. The method used in this research is the experimental method. The population in this study was 25 athletes in the sport of basketball at the Crows club. The number of samples is the total population of 25 athletes and the technique used is purposive sampling. The instrument for cognitive function uses the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the instrument used for the level of stress is the DASS-21 Questionnaire (Depression Anxiety Stress Scale) developed by Lovibond. S. H and Lovibond. P. H (1995). The results of the study regarding the effect of the application of Neuro-Linguistic Programming (NLP) on cognitive function and stress levels can be concluded that there is a significant effect indicated by a significance value (sig.) Of 0.000, less than 0.05 (0.000 <0.05). The different test between the application of Neuro-Linguistic Programming (NLP) on cognitive function and stress reduction found that there was a difference in the effect between the application of Neuro-Linguistic Programming (NLP) on cognitive function and stress reduction marked with a 2-way (t-tailed) significance value of 0.000 < 0.05. Overall, the conclusion of this study is that the application of psychological training, especially the use of the Neuro-Linguistic Programming (NLP) method have positive effect on cognitive function and stress levels of basketball athletes during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».