Listening to music during indoor cycling elicits higher internal loads during prolonged endurance exercise
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dissociation by music may impact the rate of perceived exertion (RPE), which is an indicator of internal loads during exercise. However, it is not clear how music affects the RPE, neuromuscular, and cognitive responses to exercise. AIM: To determine whether listening to preferred music during indoor endurance exercise influences RPE, neuromuscular, and cognitive responses in healthy individuals. METHOD: Thirteen healthy adults performed sessions of prolonged indoor cycling at moderate intensity while listening or not to preferred music. Reaction time, selective attention, and memory were evaluated before, during, and/or after the exercise sessions. RPE, heart rate, muscle activation, pedaling torque, and cadence were recorded during the exercises. RESULTS: RPE (P = 0.004, d = 0.40), heart rate (P = 0.048, d = 0.53) and cadence (P = 0,043; d = 0.51) were higher in the music session compared to no music. Selective attention (P = 0.233), simple reaction time (P = 0.360), working and short-term memory (P > 0.05), as well as torque (P = 0.262) and muscle activation (RMS and MDF, P > 0.05) did not differ between music and no music sessions. CONCLUSION: Indoor cycling while listening to preferred music elicited higher internal loads, which we consider a result of higher cardiovascular demand. However, the effects of music on neuromuscular and cognitive responses were not evident. We conclude that music can be helpful to improve demand during indoor exercise.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».