Effects of mental fatigue on exercise intentions and behavior
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exerting cognitive control results in mental fatigue, which is associated with impaired performance during physical endurance tasks. However, there has been little research on the effects of mental fatigue on people's perceptions or behaviors involving lifestyle or recreational exercise. Purpose: The purpose of this study was to examine the effect of mental fatigue on intended physical exertion and exercise performance reflective of current physical activity guidelines. Methods: Using a counterbalanced design, participants completed two 50-minute experimental manipulations (high vs. low cognitive control exertion) before exercising at a self-selected intensity for 30 minutes. At Visit 1, participants performed a graded exercise task to gain familiarity with a range of exercise intensities and rating perceived exertion (RPE) while exercising. At Visits 2 and 3, participants rated their intended RPE for the exercise session, performed the experimental manipulations, re-rated their intended RPE, and then completed 30-minutes of exercise on a cycle ergometer. Total work performed while exercising was recorded for each session. Results: Compared to the low cognitive control condition, the high cognitive control manipulation resulted in significantly greater mental fatigue (d = .73), significantly greater reductions in intended RPE (Mean difference = -0.62) and significantly less total work (-12.7 kJ) performed during the exercise session. Conclusions: Mental fatigue alters the amount of physical effort people are willing to invest in an exercise workout and follow through with those intentions by doing less work. These are the first results showing people may deliberately adjust their physical effort to cope with mental fatigue.Acknowledgments: SSHRC; McMaster SSHRC Explore Grant
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».