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Enregistrement W7133091143

Examining Body Surveillance and Motor Adaptation through Biometric Sensors

2024· dissertation· W7133091143 sur OpenAlexaff
Edina Albertina Bijvoet

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArousalTraitValence (chemistry)DistressFacial expressionBody postureCognition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body surveillance negatively influences motor and cognitive performance outcomes that are integral to sport contexts, however, the mechanisms that explain these associations are not well-elucidated. Given the theoretical implications of arousal and emotion as factors affected by body surveillance (a manifestation of self-objectification and a habitual self-monitoring of the body) which has been found to influence motor performance and adaptation, the current quasi-experimental study tested the impact of a body surveillance manipulation on motor performance (Aim #1) and arousal and expressed emotion (Aim #2). Also, the combined impact of body surveillance on arousal and emotion was examined as impacting motor performance and adaptation (Aim #3), controlling for trait body surveillance. Participants (n = 73; Mage = 22.3 years) completed pre-questionnaires on measures of trait body surveillance and completed a visuo-motor performance and adaptation task. Body-focused measurements were taken as the body surveillance manipulation during the visuo-motor task, and galvanic skin response (GSR; biosensor indicator of arousal) and facial expression analysis (FEA; biosensor indicator of expressed emotion) were measured throughout the experiment. Findings demonstrated significant impacts of body surveillance manipulation on movement time and radial error, arousal, various expressed emotions [joy, sadness, disgust, confusion, sentimentality, engagement, attention], and negative and positive expressed emotional valence [valence describes the overall emotional tone in response to stimuli, and ranges from high (positive emotions) to low (negative emotions)]. Generally, the findings indicated heightened arousal and emotional distress during the manipulation. When controlling for trait body surveillance, participants with lower negative affect/arousal had significantly less radial error, although no difference was observed in movement time. Overall, the current study highlights the complex dynamics between body surveillance, motor performance and adaptation, arousal, and emotional responses. Further research is needed to understand the ecological replication and validity of these findings in contexts such as sport and exercise.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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