The Effects of Deception on Maximal Strength, Goals, and Physical Self-Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Deceptive feedback involves offering altered performance results to athletes with the intention of eliciting greater physical output. The use of feedback and feedforward mechanisms used to predict a performance endpoint is referred to as teleoanticipation. The interpretation of physciological and psychological effects of stimuli upon is the basis for current and future performances. The purpose of the present study was to investigate the effects of false positive feedback, of varying percentages, on maximal strength, physical self-efficacy, and strength goals through the lens of teleoanticipation. Recreational lifters (n=17) were tested for one repetition maximum (1RM) leg press scores, future goal weights (G), and physical self-efficacy (SE), over the course of two orientation sessions and five separate test sessions. A baseline of 1RM strength was established during the first test control session (TC). Deceptive feedback was given on the subsequent three sessions and consisted of loads that were 5% (T+5), 10% (T+10) or 15% (T+15) above the loads reported to participants during each session. The full extent of deception was revealed on the final session of testing (TF). There were significant differences between the trials for 1RM measures; TC was significantly different from the T+5, T+10, and TF. Results for G revealed significance for all trials compared to TC but no differences were found in self-esteem. This data suggests that deception may enhance 1 RM measures, negatively impact goal setting, but not affect physical self-efficacy.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».