Application of synchronous music reinforcement to increase walking speed: A novel approach for training intensity
Notice bibliographique
Résumé
Walking is a common and preferred form of exercise. Although there are current recommendations for walking volume (e.g., steps per day), recent research has begun to distinguish volume from intensity (e.g., "brisk" walking) as an important dimension of exercise. Increasing intensity may confer health advantages beyond volume measures because it shifts cardiovascular performance to more vigorous training zones. Reinforcement-based approaches have been valuable in increasing volume measures of exercise, and the present study sought to develop a corresponding reinforcement approach to training walking intensity. For this study, we used a continuous reinforcement paradigm where music played only while walking met specified criteria; otherwise, music playback stopped. As a result, music was synchronized with walking performance. Seventeen participants walked on a nonmotorized treadmill at a self-selected pace. Across the session, different conditions arranged for music to play independent of walking speed or contingent on speed increases or decreases. An extinction component assessed performance when music was withdrawn completely. Walking speed was selectively increased and decreased by adjusting the contingencies that were arranged for music, and variability in speed increased during extinction, with both findings indicating that music was a reinforcer. Heart rate was also increased to moderate-vigorous intensities during reinforcement. The findings provide a compelling case that walking intensity can be modified by music reinforcement. We suggest that synchronous schedules may be an important foundation for future exercise technologies that are based on reinforcement.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».