Objective Neurophysiological Measures of Cognitive Performance in Elite Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Athletic peak performance is increasingly focused on cognitive and mental factors. In the current study, cognitive performance was measured by neurophysiological responses in elite Junior-A hockey players. Methods: Neurophysiological brain vital signs were extracted from event-related potentials (ERPs) to evaluate auditory sensation (the N100), basic attention (the P300), and cognitive processing (the N400). In total, we evaluated 348 athletes, across 17 teams, throughout different hockey arenas in British Columbia, Canada. While brain vital signs were collected to help manage concussion, the current investigation focused on a retrospective performance analysis of cognitive processing differences. Results: The results revealed three interesting findings: 1) Player position differences were detectable in sensory N100 latency, with significantly faster responses for forwards compared to defense; 2) Goalies showed significantly higher attention P300 amplitude compared to all other positions; and 3) Cognitive N400 processing differences were detectable only during competitive combine testing, showing 60ms latency differences between forwards and defense on average. Discussion: The current findings suggest that neurophysiological responses, which are also sensitive to concussion, may be used to identify sensory, attentional, and cognitive processing differences to help optimize peak performance.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».