Reduced mood variability is associated with enhanced performance during ultrarunnning
Notice bibliographique
Résumé
Ultrarunning requires extraordinary endurance but the psychological factors involved in successful ultrarunning are not well understood. One widely held view is that fluctuations in mood play a pivotal role in performance during endurance events. However, this view is primarily based on comparisons of mood before and after marathons and shorter running events. Indeed, to date no study has explicitly examined mood changes during a competive ultramarathon. To address this issue, we measured mood fluctuations in athletes competing in the Hardmoors 60, a 100 km, single day continuous trail-ultramarathon, and examined how variation in mood related to performance, as measured by completion time. The key finding was that the variability of athletes Total Mood Disturbance (TMD) score was significantly and positively correlated with completion time, consistent with the idea that mood is an important factor in determining race performance. Athletes also experienced a significant increase in tension immediately prior to race onset. This effect was more pronounced in less experienced athletes and significantly attenuated by measurement stage 1 at 35.4 km, which suggests the effect was driven by the release of pre-competition anxiety. Depression, anger and TMD were significantly lower at the pre-race measurement compared to the baseline measurement taken the week before. Consistent with previous studies, there were also significant increases in fatigue, anger and TMD during the race. The data are interpreted in terms of the Psychobiological model of endurance and may have broader implications for the understanding of endurance performance in other domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».