Improvement in peripherical visual attentional performance in professional soccer players following a single neurofeedback training
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effectiveness of EEG-neurofeedback (EEG-NFB) in modulating cognition has been the subject of much research for several years, particularly in relation to attentional functions in healthy subjects and those with attentional deficits. However, its effectiveness on sports performance remains poorly studied and its use is not widely practised among athletes, notably because of its accessibility and questionable effectiveness. The aim of this study is to show that this technology can be accessible, and that Alpha EEG-NFB is immediately effective. Fifteen professional soccer players took part in this study. Using a novel EEG headset that can be installed in less than one minute, and new processing software, the players performed two peripherical attentional tasks before and after, immediately and one month, a single Alpha EEG-NFB training session. The results showed a significant effect on both tasks immediately after EEG-NFB training, with a benefit of more than 30% and this performance continued after one month (20%). This study, the first to use this headset and software, shows that the improvement in sports performance can be related to cognitive performance, especially peripherical visual attentional functions. Furthermore, it demonstrates that the use of the EEG-NFB is accessible and effective for high-level athletes.
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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) | 0,002 | 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 ».