Effects of Different Acute Plyometric Training Intensities on Attention and Psychological States
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this investigation was to explore in a sample of female students the effects of several acute plyometric training intensities (low, moderate, and high—55–65%, 70–80%, and 90–100% of maximal vertical jump performance, respectively) on cognition (attention) and psychological states (mood). Thirty-seven female students (mean age = 19.72 ± 0.73 years, mean body mass index = 19.51) participated in the current study. They were randomly allocated to one of three conditions: a high-intensity plyometric exercise (HIPE), a moderate-intensity plyometric exercise (MIPE), and a low-intensity plyometric exercise (LIPE). Before and immediately after each session for the three conditions, all participants underwent a cognitive performance test (d2 test) and filled in a battery of psychological questionnaires (the Rating of Perceived Exertion (RPE), and the Brunel Mood Scale (BRUMS)). The data reported higher concentration performance and a lower number of errors in the MIPE when compared with HIPE (all, p-value < 0.05) groups, whereas no significant difference was found between other conditions (p-value > 0.05). The RPE value was higher in the HIPE (p-value < 0.001) and MIPE (p = 0.01) than in the LIPE, and in the HIPE than in the MIPE (p = 0.001) conditions. Concerning the BRUMS scale, fatigue (p = 0.005) was significantly different among the various conditions, being higher in HIPE with respect to MIPE and LIPE (all, p-value < 0.05) conditions. In conclusion, moderate-intensity plyometric exercise can be considered the best activity to improve visual attention. Practitioners may practice moderate-intensity plyometric exercises to improve concentration performance. However, due to the limitations of the present study (lack of a control group and between-subjects study design), further research in the field is warranted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».