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Enregistrement W4409781852 · doi:10.1519/jsc.0000000000005094

Music Listening Alters Kinetics and Kinematics of Running: A Cross-Over Study Comparing Gender, Running Speeds, and Surfaces

2025· article· en· W4409781852 sur OpenAlexaff
Gianluca Martinez, Lucia Ventura, R. Rossanigo, Marco Morrone, Martina Meloni, Anna Boi, Andrea Melis, Laura Maria De Luca, Francesco Bussu, Arcangelo Uccula, David G. Behm, Andrea Cereatti, Franca Deriu, Andrea Manca

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsActive listeningKineticsPsychologyComputer scienceSimulationPhysicsCommunicationClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Martinez, G, Ventura, L, Rossanigo, R, Morrone, M, Meloni, M, Boi, A, Melis, A, De Luca, LM, Bussu, F, Uccula, A, Behm, DG, Cereatti, A, Deriu, F, and Manca, A. Music listening alters kinetics and kinematics of running: A cross-over study comparing gender, running speeds, and surfaces. J Strength Cond Res 39(6): 649-659, 2025-Music listening while exercising leads to physiologic, psychological, and biomechanical effects. The distracting role of music on runner's attention is also documented, with potentially detrimental effects. This study tested the hypotheses that (a) music would lead to biomechanical changes; (b) effects would differ between sexes, running surfaces, and speeds; and (c) biomechanical changes would be larger in subjects displaying higher distractibility at the attention tests. Fifty young casual runners (25W/25M) volunteered to perform 400-meter runs at 8 and 10 km·h -1 on treadmill and athletics track while exposed or not to in-ear, 85-decibel tempo music. Running biomechanics was assessed by wearable inertial units. Main effects of music and interactions with sex, surface, and speed were tested by repeated-measures analysis of variance. Second, runners' distractibility was tested by Sustained Attention to Response Task and Stroop attention tests, administered while exposed or not to the same tempo music. Significance was set for p < 0.05. Music led to significant changes in most biomechanical parameters only when running on the treadmill. Although sex and speed were not significant factors, music effects proved slightly but significantly larger in women than in men, and at 8 km·h -1 running speed compared with 10 km·h -1 running speed. Regarding distractibility tests, men made significantly more errors in the Stroop test when exposed to music, but this finding was uncorrelated with music effects on biomechanics. Music listening altered running biomechanics only on the treadmill. Such alterations may reduce running efficiency, warranting consideration from sports professionals, athletes, and joggers exercising on the treadmill because they may lead to enhanced risk for musculoskeletal injuries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2025
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