A psychophysiological approach to the study of strategic self-talk mechanisms through heart rate variability during a cycling task
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The self-talk literature has stressed the importance of employing multidisciplinary approaches to better understand how strategic self-talk operates. Objective: The purpose of the present study was to examine the effect of a strategic self-talk intervention on vagal modulation during moderate-intensity aerobic exercise. Methodology: A randomized control trial was employed. Eighty-three sport science students (36 females) with a mean age of 21.02 (±2.31) years, completed the requirements of the study. Participants were randomly assigned to experimental and control groups. Heart rate variability was monitored during exercise to assess changes in vagal modulation. Participants cycled at 50% of their heart rate reserve for 20 minutes, with the experimental group using strategic instructional self-talk. The heart rate variability measures were averaged to 4-minute time intervals and analyzed using repeated measures analysis of variance. Results: Analysis of pairwise comparisons showed significant differences between the two groups for RMSSD during the final 8-minute of the task (p< .05). Discussion: These differences reflected less vagal suppression for the self-talk group compared to the control group. The observed differences in vagal modulation may be explained by the self-regulating effects of strategic self-talk during the task, particularly in the later parts, suggesting a less effortful performance. Conclusions: The present findings provide encouraging evidence to further investigate the strategic self-talk mechanisms through psychophysiological approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».