Effects of Separate Cognitive Training on Endurance Exercise Performance
Notice bibliographique
Résumé
Background: Combined cognitive and physical training develops resilience to mental fatigue, reduces perceived effort, and improves endurance exercise performance when compared to physical training and no training. The isolated contribution of cognitive training toward endurance performance has yet to be determined. Accordingly, we examined the effects of separate cognitive training on endurance exercise performance. Method: Two studies employed a pre-test/training/post-test design, with participants randomly assigned to cognitive training or control groups. At pre-test and post-test, participants completed a rhythmic handgrip task (Study 1) or a graded exercise test on a cycle ergometer (Study 2). In Study 1, the cognitive training group completed 20 sessions (four 20 min sessions per week for five weeks) of cognitive training (incongruent Stroop and 2-back tasks), whereas the control group completed no training. In Study 2, the cognitive training group completed nine sessions (three 10 min sessions per week for three weeks) of cognitive training (incongruent Stroop, stop-signal and typing inhibition tasks), whereas the control group completed nine sessions of sham training (congruent Stroop, sham stop-signal and sham typing inhibition tasks). Endurance exercise performance was measured as force production (Study 1) and time to exhaustion (Study 2). Heart rate, exertion and fatigue were also measured. Results: Endurance performance, indexed by force production (Study 1) and time to exhaustion (Study 2), did not change from pre-test to post-test and did not differ between cognitive training and control groups. Similarly, ratings of perceived exertion and heart rate during the exercise tasks did not differ between cognitive training and control groups (Studies 1 and 2). Conclusions: Since separate cognitive training did not improve exercise endurance performance, combined training should be used to create a synergistic training stimulus for brain adaptation and performance enhancement.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».