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Enregistrement W4226432171 · doi:10.3233/ies-200254

Effect of music on recovery after an anaerobic exercise

2022· article· en· W4226432171 sur OpenAlexaff
Tülin Atan

Notice bibliographique

RevueIsokinetics and Exercise Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic exerciseBlood lactateWingate testRecovery rateAthletesHeart rateMedicinePhysical therapyBlood pressureInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For years, the effects of music on exercise performance have been researched. Recovery is extremely important for athletes, and therefore any factor that could affect it is of importance. OBJECTIVE: To assess the influence of listening to music on recovery after an anaerobic-exercise. METHOD: 25 male athletes (age 21.76 [Formula: see text] 1.84 years) visited the laboratory on two occasions over a week. They performed the Wingate Anaerobic Test (WAnT) on two identical conditions but recovery was conducted ‘with’ and ‘without’ listening to music. Blood lactate concentration values were determined at 1, 5, 10 and 15 minutes during the recovery from the exercise. Heart rate (HR) values were determined every minute of the 15 minutes of recovery. RESULTS: There was no difference in the mean blood lactate concentration and HR during the recovery with and without music ([Formula: see text] 0.05). Results showed no significant differences between 2 recovery conditions in heart rate or blood lactate. CONCLUSIONS: Music cannot improve recovery after anaerobic performance and it cannot be used as a mean to enhance recovery after an anaerobic-performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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