Influência da música nas emoções e no desempenho esportivo: uma revisão sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introducao: A musica e um fenomeno historico encontrado em diversas culturas e epocas, que esta presente no nosso dia-a-dia, sendo mais que um simples objeto de entretenimento. Ela e uma arte capaz de causar excitacao fisiologica e funcionar como portadora e reguladora de emocoes para os ouvintes 2,3,4 . Na pratica esportiva, busca-se entender como a conexao entre emocoes, cognicao e fisiologia, influenciam no desempenho. A tomada de consciencia de seus estados emocionais e de como eles afetam a intensidade das emocoes em um nivel fisiologico, proporciona um possivel desempenho ideal 1 . Objetivo: O presente estudo objetivou-se a realizar uma revisao sistematica acerca da interrelacao entre musica, emocoes e desempenho esportivo. Metodo: Utilizou-se de revisao sistematica de publicacoes coletadas atraves das plataformas BVS, Lilacs, PsycINFO, PubMed, Scielo, Science Direct, Scopus e Web of Science. Utilizou-se os descritores: desempenho esportivo, emocoes, musica. A busca incluiu artigos em qualquer idioma publicados nos ultimos cinco anos. Identificou-se 1093 artigos pela estrategia de busca inicial, a avaliacao pelos autores, seguiu os criterios de inclusao: 1) Pesquisas empiricas 2) artigos que abordassem o uso da musica no esporte e exercicio fisico; 3) artigos que avaliam as emocoes decorrentes do uso da musica atraves de entrevistas, testes ou escalas psicologicas. Os criterios de exclusao foram: 1) artigos que apresentavam informacoes repetidas; 2) artigos encontrados em outras plataformas. Apos a triagem, sete estudos foram incluidos na revisao, estes foram analisados e debatidos para a formulacao dos resultados. Resultados: A analise dos artigos demonstrou uma escassez de pesquisas que avaliam os efeitos da musica nas emocoes em atividades de exercicio fisico e/ou pratica esportiva. De modo universal, os estudos selecionados, objetivaram analisar a melhora no desempenho e tolerância ao exercicio fisico utilizando-se da musica em diferentes generos, intensidade, frequencia, assim como a relacao de prazer, afetividade e bem-estar ocasionados pela musica. Os metodos de avaliacao foram atraves de questionarios e escalas juntamente a testes de desempenho fisico. Os estudos foram realizados em diferentes paises (Canada, EUA, Franca, Inglaterra e Tunisia), tendo como participantes, desde pessoas inexperientes nas praticas ate atletas profissionais. Foram avaliados exercicios como ciclismo, SIT ( sprint interval training) , e exercicios de alta resistencia, assim como jogadores de futebol, corredores de longa distância e velocistas. Observa-se que os estudos experimentais com exercicios fisicos monitorados conseguiam avaliar mais fatores do que os estudos realizados com pratica esportiva profissional. Os principais resultados demonstraram que o uso da musica promove tolerância ao exercicio e potencializa o prazer durante a atividade, influenciando no ganho de rendimento. Os estudos tambem demonstraram uma relacao entre ouvir musica e adesao ao exercicio em pessoas nao praticantes, assim como compartilhamento de senso de identidade em equipes. Conclusao: A partir da revisao realizada, foi possivel constatar a necessidade de novos estudos acerca da avaliacao de emocoes e a relacao com o desempenho, atraves do uso da musica em outros esportes. Visualiza-se a necessidade de avaliacao mais detalhada, destacando a subjetividade na escolha musical, genero dos participantes e idade, principalmente no contexto brasileiro, no qual nao foi encontrado nenhuma publicacao.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.022 | 0.026 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".