Performance on a domain-general and a domain-specific cognitive task during exercise: what are the effects of exercise intensity, exercise modality, and time of cognitive assessment among highly-trained athletes?
Notice bibliographique
Résumé
This study examined cognitive performance during exercise and the effects of exercise intensity, exercise modality, cognitive task type, and time of assessment, as well as assessed the accompanying self-reported measures. Eighteen highly-trained and elite water polo players (21.04 ± 3.27 years of age; 12 male, 6 female) completed a dual-task protocol on two occasions: once performing a domain-general task (Stroop test with three cognitive trial types) and once performing a domain-specific task (water polo video-based test) during cycling exercise. The exercise involved three work-matched bouts of cycling: continuous moderate intensity, continuous high intensity, and interval high intensity. Self-reported measures (rating of perceived exertion, affect, mental effort, mental and physical demands) were recorded after each exercise condition. There were exercise intensity-related effects on Stroop performance only, including faster reaction time during moderate-intensity exercise for naming trials (p < 0.001), and interactions with cognitive trial type (p = 0.037). There were no differences between continuous and interval high-intensity exercise conditions for either performance or self-reported responses. Notably, mental effort and demand, in addition to physical effort and demand, were perceived to be significantly higher for the Stroop task than for the video-based test despite identical exercise conditions. Furthermore, Stroop accuracy was associated with more positive affect (r = 0.47) and lower ratings of physical demand (r = −0.37). These findings imply possible task-specificity of athletes’ dual-task performance. They also support the importance of further exploring how task duration and participants' perceptions relate to executive function performance during exercise.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».