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Enregistrement W4413128260 · doi:10.1101/2025.08.07.669206

Experimentally induced fatigue and motor learning: A scoping review

2025· preprint· en· W4413128260 sur OpenAlexafffund
Bahram Ghafari Goushe, Layale Youssef, Thomas Mangin, Denis Arvisais, Jason L. Neva, Benjamin Pageaux

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésMotor learningPsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitive psychologyApplied psychologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The literature on the effect of fatigue on motor learning is limited and marked by inconsistent findings. This scoping review aimed to explore the available knowledge on the effects of fatigue induced by physical and cognitive exertion on motor learning, and to compile and understand how it is studied. A comprehensive search strategy using relevant index terms and keywords was conducted across MEDLINE, EMBASE, SPORTDiscus, Web of Science, PsycINFO, CINAHL, ERIC, and Dissertations & Theses Global. Twenty-five studies met the inclusion criteria. The findings revealed considerable inconsistencies in how fatigue and motor learning were defined and measured. None of the studies examined the effect of fatigue induced by combined physical and cognitive exertion, and only 7 studies investigated fatigue induced by cognitive exertion. Acuity tasks were the most frequently used to assess motor learning, employed in 14 studies. Notably, all participants were between 16.5 and 31 years of age, and reporting of key demographic and physiological characteristics such as sex, gender, physical activity level, and body mass index was inconsistent or absent. This review highlights the need for comprehensive definitions of both fatigue and motor learning to improve consistency and reproducibility across studies. Given the limited research on the effects of fatigue induced by cognitive and combined physical and cognitive exertion, future studies should prioritize using these experimental manipulations. Also, future studies should diversify the motor learning tasks used in research to allow both direct and conceptual replication. Additionally, broader age ranges and comprehensive participant profiling should be prioritized.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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