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Enregistrement W4403017689 · doi:10.15517/pensarmov.v22i2.61860

Data base of Cognitive functions and their relation to balance and agility in athletes from differents sports branches

2024· article· en· W4403017689 sur OpenAlexaboutno aff
Dilara Özen Oruk, Kılıçhan Bayar, Özcan Saygın, Banu Bayar

Notice bibliographique

RevuePensar en Movimiento Revista de Ciencias del Ejercicio y la Salud · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Training Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesRelation (database)Balance (ability)Competitive athletesCognitionBase (topology)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapyComputer scienceMathematicsData miningNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Successful performance in each sport requires high ability in various features, including motor and perceptual-cognitive skills. This study aimed to compare the balance and agility in athletes from several sports branches to find out how cognitive functions relate to these parameters. Seventy-three individuals aged 18-30 were included in this prospective-descriptive study. In the assessment of cognition, Montreal Cognitive Assessment Scale, d2 Test of Attention, and a Bassin Anticipation Timer Device were used. While Prokin-TecnoBody was used to measure the balance skills, Illinois Agility Test (IAT) was used for agility. IAT times showed positive weak correlations with both the absolute error-score (AES) at 8mph (r=0.260, p=0.040) and mediolateral balance score (ML)(r=0.255, p=0.043). While there was a negative weak correlation between AES at 3mph and anteroposterior score of balance (r=-0.267, p=0.035), we found positive weak correlation between AES at 8mph and ML of balance (r=0.253, p=0.046). It was found that the IAT scores of the sedentary group were significantly lower than athletes (p=0.000). According to AES at 3mph, there were significant differences between tennis players and both sedentary and volleyball players (p=0.008, p=0.002, respectively). When the AES at 8mph compared, the only statistically significant difference was between tennis players and sedentary (p=0.008). In conclusion, this study shows how cognitive functions, particularly coincidence anticipation timing (CAT), correlate with essential physical performance factors like agility and balance across different sport branches, suggesting that improving cognitive skills could enhance overall athletic performance and inform mental training strategies in sports. It is recommended that future sports science research focus on enhancing CAT through targeted training programs.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,571

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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