Experimentally induced fatigue and motor learning: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».