1) A participação bem-sucedida em atividades competitivas de resistência requer a regulação contínua da taxa de trabalho muscular para maximizar o desempenho fisiológico, o que envolve tomar decisões sobre a taxa de trabalho muscular. 2) Decisões sobre metas e estratégias gerais são tomadas antes do evento, enquanto decisões táticas são tomadas durante o evento. 3) A presença de competidores torna o ambiente ainda mais complexo para a tomada de decisões durante o evento.

1. Andrew Renfree • Louise Martin • Dominic Micklewright •
Resumo A participação bem-sucedida em atividades competitivas de
resistência requer regulação contínua da taxa de trabalho muscular para
maximizar as capacidades de desempenho fisiológico, o que significa
que os indivíduos devem tomar inúmeras decisões com relação à taxa
de trabalho muscular selecionada em qualquer momento. As decisões
relativas ao estabelecimento de metas apropriadas e à abordagem
estratégica geral a ser utilizada são tomadas antes do início de um
evento, enquanto as decisões táticas são tomadas durante o próprio
evento.
Ao considerar um evento atlético envolvendo competição direta entre
dois ou mais atletas individuais, o ambiente torna-se ainda mais
complexo do que no
Esta revisão examina as teorias atuais de tomada de decisão na
tentativa de explicar a maneira pela qual a regulação do trabalho
muscular é alcançada durante a atividade atlética. Descrevemos as
teorias racionais e heurísticas e as relacionamos com os modelos atuais
de processos regulatórios durante o exercício individualizado, na
tentativa de explicar as observações feitas em ambientes de laboratório
e competitivos. Adicionalmente, utilizamos teorias racionais e heurísticas
na tentativa de explicar a influência da presença de concorrentes diretos
na qualidade das decisões tomadas nessas atividades. Nossa hipótese
é que, embora modelos racionais e heurísticos possam explicar de forma
plausível muitos comportamentos observados em atividades de
resistência competitiva, a complexidade do ambiente em que tais
atividades ocorrem implicaria
1. Introdução
que a tomada de decisão racional eficaz é improvável. No entanto,
atualmente, muitos modelos propostos do processo regulatório
compartilham semelhanças com modelos racionais. Sugerimos que a
compreensão aprimorada do processo de tomada de decisão durante
as atividades de ritmo individual é crucial para melhorar a capacidade
de entender a regulação do desempenho e os resultados do desempenho
durante a atividade atlética.
As competições atléticas individuais representam ambientes de decisão
extremamente complexos, onde os participantes são confrontados com
uma vasta quantidade de informações que devem ser
Alan Saint Clair Gibson
ser identificados, interpretados e acionados se os níveis máximos de
desempenho forem alcançados. Mesmo em um evento de resistência
relativamente simples, como um contra-relógio individual, para otimizar
seu desempenho, um atleta deve identificar algum tipo de objetivo (seja
relacionado ao processo ou ao resultado) e uma abordagem estratégica
geral que considere fornecer a melhor oportunidade para o alcance
deste objetivo. Esses objetivos e abordagens estratégicas gerais serão
baseados, entre outros fatores, na experiência anterior, no conhecimento
das habilidades físicas atuais e na consideração de fatores ambientais
[1]. Dentro do próprio evento, o atleta receberá mais informações
relacionadas ao desempenho por meio de tempos parciais intermediários,
mudanças nas condições ambientais e estado fisiológico por meio de
feedback dos neurônios sensoriais aferentes [2]. Com base nessas
informações, um atleta pode ser solicitado a fazer alterações 'táticas' na
estratégia original para atingir o objetivo definido [3].
ARTIGO DE REVISÃO
Aplicação da Teoria da Tomada de Decisão à Regulação da Taxa de
Trabalho Muscular durante a Competição em Ritmo Individual
Atividade de Resistência
A. Renfree (&) L. Martin Institute
of Sport and Exercise Science, University of Worcester, Henwick Grove,
Worcester WR2 6AJ, Reino Unido e-mail: a.renfree@worc.ac.uk
Springer International Publishing Suíça 2013
Escola de Ciências
Biológicas D. Micklewright, Universidade de Essex, Wivenhoe Park,
Colchester CO4 3SQ, Reino Unido
Medicina
Esportiva DOI 10.1007/s40279-013-0107-0
Escola de Psicologia
e Ciências do Esporte A. St Clair Gibson,
Northumbria University, Northumberland Building, Newcastle
Upon Tyne NE1 8ST, Reino Unido
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2. A. Renfree et ai.
St. Clair Gibson et ai. [10] basearam-se neste modelo central
sugerindo que o grau de perturbação fisiológica tolerado durante
uma sessão de exercício pode ser baseado em decisões relacionadas
com valores metabólicos de 'ponto de ajuste'. Por referência a esses
níveis de ponto de ajuste da função metabólica, o cérebro será
capaz de calcular o grau de resposta necessário para manter a
homeostase fisiológica após a perturbação metabólica. Sugere-se
que a regulação metabólica ocorra em todos os indivíduos para
garantir que, apesar das diferenças individuais, todas as variáveis
fisiológicas sejam mantidas dentro das 'normas'.
Porque o feedback aferente e as condições ambientais
O desempenho bem-sucedido em atividades de resistência
competitiva depende da capacidade de selecionar e manter uma
estratégia de ritmo apropriada [1]. A falha em fazer isso resultará na
realização incompleta do potencial de desempenho devido à
utilização fracionada da capacidade fisiológica ou à fadiga prematura
que exige uma redução na taxa de trabalho muscular antes do final
da competição. Embora inúmeras estratégias diferentes tenham sido
descritas em exercícios de vários modos e durações [1, 8], todas as
estratégias possíveis requerem regulação central contínua pelo
cérebro.
mudar continuamente ao longo do exercício, a avaliação dessas
informações também deve ocorrer continuamente. St. Clair Gibson
et ai. [4] sugeriram ainda que, como resultado disso, os processos
centrais de teleoantecipação alternam entre períodos de incerteza e
certeza. Um período de incerteza ocorre imediatamente após
qualquer mudança na taxa de trabalho muscular.
informações, que podem ou não levar a ajustes adicionais no impulso
eferente, a fim de permitir a conclusão da tarefa de exercício no
tempo mais rápido possível, sem falha fisiológica catastrófica. Foi
sugerido que esses períodos de incerteza ficam progressivamente
mais curtos à medida que uma sessão de exercício progride devido
ao aumento da precisão com a qual o cérebro pode avaliar os
resultados prováveis de quaisquer alterações na taxa de trabalho.
cenário descrito acima. Se o objetivo é terminar à frente de
competidores com ambições semelhantes, além da avaliação dos
fatores já descritos, o atleta também deve se antecipar e responder
às estratégias e táticas implantadas por seus rivais. Com efeito, a
tomada de decisão é parte integrante da competição atlética, visando
maximizar a capacidade de desempenho fisiológico. Embora a
importância da tomada de decisão na regulação do esforço tenha
sido recentemente reconhecida [1, 4, 5], muito pouco se sabe sobre
como os processos de tomada de decisão influenciam o ritmo ou os
mecanismos psicológicos subjacentes.
Ulmer [9] propôs uma teoria central de regulação do esforço,
incorporando o conceito de 'teleoantecipação', em que o
conhecimento do ponto final do exercício é usado pelo cérebro como
uma âncora para criar um algoritmo matemático para a próxima
sessão de exercício. O algoritmo interpretaria o feedback aferente
dos sistemas fisiológicos periféricos e então geraria e moderaria a
potência muscular por meio de vários comandos neurais eferentes.
Se o feedback aferente sugerisse que a taxa de trabalho atual era
Embora a natureza exata desses reguladores metabólicos seja
desconhecida, foi proposto que os valores metabólicos inatos são
armazenados no cérebro e comparados com mudanças nas variáveis
metabólicas que são comunicadas via feedback aferente dos
sistemas fisiológicos periféricos. Se o feedback aferente indicou que
os valores para
Durante a última década, as teorias de tomada de decisão foram
desenvolvidas e refinadas e têm sido de considerável interesse para
economistas, cientistas sociais, ecologistas e pesquisadores de
psicologia. É um tanto surpreendente, dadas as origens centrais da
teoria do ritmo, que não tenha havido tentativas de aplicar as teorias
de tomada de decisão existentes para melhorar nossa compreensão
do ritmo atlético ou que as teorias de tomada de decisão não tenham
sido especificamente desenvolvidas para explicar o comportamento
atlético. De fato, em uma revisão recente sobre o papel da incerteza
na orientação da tomada de decisão humana, Bach e Dolan [6] (p
583) afirmam que “a incerteza do resultado econômico é investigada
muito mais do que a incerteza do resultado motor”; e Bar-Eli [7] (p
521) sugeriram recentemente que "o estudo do julgamento e da
tomada de decisão no esporte ficou substancialmente atrás de seu
potencial". fazer teorias pode ser usado para explicar e prever o
comportamento atlético, como o ritmo.
Durante esse período, são avaliadas as implicações das alterações
feitas no drive neural eferente. Feitas estas avaliações, segue-se um
período de certeza, durante o qual se conhecem os efeitos da
alteração anterior do ritmo de trabalho. Uma decisão será tomada
com base nisso
Como a regulação precisa da taxa de trabalho muscular requer a
capacidade de interpretar e, subsequentemente, agir sobre uma
ampla gama de informações de maneira direcionada a alcançar um
resultado específico (conclusão do exercício
essa variável em particular caísse fora do intervalo permitido pelo
ponto de ajuste, então o comando neural eferente seria modificado
para trazer a variável alterada de volta para dentro do intervalo
associado ao ponto de ajuste armazenado no cérebro.
insustentável sem risco de perda da homeostase fisiológica antes
do final do exercício, então o impulso eferente seria reduzido,
levando a uma redução na potência, mas também a um retorno de
vários parâmetros fisiológicos aos valores que o algoritmo de
estimulação considerou apropriado. Por outro lado, se o algoritmo
considerar que o status periférico está dentro dos limites 'seguros',
ele pode permitir um aumento na taxa de trabalho.
2 A Necessidade de Tomada de Decisão
Durante a Atividade Atlética de Resistência
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3. Mundo pequeno
informações para tomar decisões com mais rapidez e/
ou precisão do que pode ser obtido por meio de métodos
mais complexos. A heurística pode ser considerada 'regras
práticas' ou 'instintos instintivos' Coloca baixas demandas
na capacidade de processamento cognitivo de um indivíduo
Tomada de decisão durante o exercício individualizado
Tomada de decisão
racional
conhecimento perfeito de todas as
alternativas de comportamento, consequências e probabilidades
ambientes
Tabela 1 Definição de termos-chave
Ambientes nos quais o tomador de decisão tem
Coloca altas demandas na capacidade de processamento
cognitivo de um indivíduo
Ambientes onde algumas informações relevantes
O processo de tomar decisões com base no conhecimento
completo das opções de comportamento disponíveis
e na probabilidade estatística de ocorrência de
resultados específicos
Ambientes do
mundo grande
Uma estratégia que ignora alguns recursos disponíveis
Tomada
de decisão heurística
é desconhecido ou estimado
Esses modelos de tomada de decisão serão subsequentemente
relacionados a modelos fisiológicos existentes que podem descrever
a natureza do processo de tomada de decisão durante o exercício.
Para auxiliar o leitor, os principais termos relacionados aos modelos
de tomada de decisão utilizados ao longo do restante desta revisão
são definidos na Tabela 1.
Até este ponto, a maioria dos trabalhos publicados relacionados
à tomada de decisão humana tem sido no campo da economia,
política e neurociências; embora dentro do esporte a tomada de
decisão tenha sido examinada em esportes coletivos de habilidade
aberta [12, 13]. Considerando que defendemos que as decisões
relacionadas à taxa de trabalho muscular precisam ser tomadas
continuamente pelo indivíduo para otimizar o desempenho nas
atividades atléticas, é necessário examinar o potencial dos diferentes
modelos para explicar a regulação do desempenho do exercício durante o exercício individual.
3 Modelos de Tomada de Decisão
As características do comportamento de tomada de decisão racional
foram descritas pela primeira vez por Simon em 1955 [15]. De acordo
com esse modelo, as escolhas só podem ser consideradas racionais
se determinados critérios forem atendidos. Em primeiro lugar, o
indivíduo deve ser confrontado com um conjunto de alternativas de
comportamento. Além da exigência de uma gama de comportamentos
para selecionar, a escolha racional também requer a disponibilidade
de informações relacionadas a todos os resultados possíveis das
escolhas feitas. Essas informações incluem a utilidade percebida ou
o valor dos resultados de cada escolha, bem como o conhecimento
dos resultados que realmente ocorrerão como resultado de uma
determinada alternativa de comportamento. É provável que isso
envolva informações relacionadas à probabilidade de um resultado
para cada alternativa, pois é reconhecido que pode haver mais de
um resultado para cada comportamento. Na realidade, o indivíduo
geralmente só é capaz de decidir entre um subconjunto de alternativas
que são realmente 'consideradas', pois, embora possa haver uma
variedade quase infinita de comportamentos teóricos para selecionar,
apenas uma gama limitada está objetivamente disponível. Isso
porque, embora certos comportamentos possam ser considerados
'ideais' em muitas circunstâncias, os recursos disponíveis
impossibilitam sua utilização. Por exemplo, um atleta tentando
quebrar um recorde mundial durante uma prova de atletismo que se
encontra atrasado no cronograma exigido na metade do percurso
pode simplesmente "decidir" correr
tarefa no menor tempo possível), pode-se sugerir que o algoritmo de
estimulação de operação central está realizando uma forma de
tomada de decisão. A informação que está sendo interpretada está
relacionada às condições fisiológicas e ambientais atuais, juntamente
com a duração restante da sessão de exercício, e a decisão a ser
tomada é simplesmente manter, reduzir ou aumentar a taxa de
trabalho atual (e se for para mudar, então por quanto). No entanto,
os processos envolvidos nessa tomada de decisão ainda não foram
totalmente elucidados.
Nesta revisão, definimos a tomada de decisão como o processo de
fazer uma escolha a partir de um conjunto de opções onde as
consequências dessa escolha são cruciais [11], e há uma variedade
de teorias de tomada de decisão que podem ter algum mérito em
explicando os tipos de decisões de ritmo tomadas pelos atletas nos
processos descritos na seção anterior.
atividade física. Grande parte da literatura sobre tomada de decisão
investiga processos simples de tomada de decisão em uma tarefa
controlada ou planejada. Em contraste, no esporte, a tomada de
decisão é um processo mais complexo e dinâmico. Johnson [14]
sugeriu que a tomada de decisão no esporte inclui processos
dinâmicos internos e externos. A dinâmica interna refere-se ao curso
de deliberação com o qual um atleta se envolve conforme as
informações fisiológicas são coletadas e processadas ao longo do
tempo, enquanto a dinâmica externa existe como resultado da
mudança do ambiente e da situação. Além disso, a necessidade de
tomar decisões durante o desempenho atlético sob pressão moderada
ou alta devido às ações de concorrentes rivais complica ainda mais
a tomada de decisões no esporte [14].
3.1 Tomada de Decisão Racional
Sugere-se que a tomada de decisão seja realizada como resultado
de métodos racionais ou heurísticos [11], e essas decisões podem
ser espontâneas ou deliberadas, feitas sob condições de certeza e
incerteza e envolvem vários graus de risco [11].
A próxima seção deste artigo, portanto, descreve brevemente as
características dos modelos concorrentes de tomada de decisão
atualmente disponíveis. Exemplos são fornecidos para explicar como
esses modelos podem prever a maneira pela qual os indivíduos
tomariam decisões em situações relacionadas ao esporte.
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4. A. Renfree et ai.
mais rápido no segundo tempo, mas a disponibilidade dessa
opção depende inteiramente de sua capacidade fisiológica.
O modelo de tomada de decisão racional descrito acima
sugere efetivamente que o sistema nervoso humano faz cálculos
perceptivos contínuos com base em informações relacionadas a
dados sensoriais e que a decisão resultante é tomada com base
na avaliação da probabilidade de ocorrência de vários resultados.
Knill e Pouget [20] argumentaram que a capacidade dos humanos
de tomar decisões dessa maneira reflete os princípios bayesianos
e que a percepção é um processo de inferência probabilística
inconsciente. A análise bayesiana é uma abordagem estatística
baseada no acesso a informações anteriores [21]. Em qualquer
situação, um indivíduo será obrigado a integrar inúmeras pistas
sensoriais sobre a natureza precisa do ambiente. A integração
ótima dessas pistas só pode ocorrer se a incerteza relativa de
cada pista for usada para derivar uma estimativa integrada, e isso
é obtido por meio da aplicação de um viés em direção a pistas
que são mais confiáveis do que outras. Assumindo que as funções
de probabilidade podem ser calculadas com precisão, a estimativa
integrada resultará na seleção do comportamento que representa
a maior probabilidade de um resultado bem-sucedido. Knill e
Pouget [20] definem este modelo pelo qual o cérebro usa funções
de probabilidade para representar informações como a 'hipótese
de codificação bayesiana'. Trommershauser et ai. [22] usaram a
modelagem de respostas motoras com base na teoria estatística
da decisão para demonstrar que o planejamento do movimento
realmente parece levar em consideração os custos extrínsecos
da atividade e a incerteza do sujeito em relação ao seu próprio
padrão de movimento.
A estratégia alternativa é que os indivíduos possam tentar
minimizar o custo energético de uma atividade selecionando um
comportamento que minimize o nível de esforço exigido. Pode-se
argumentar que esta é exatamente a decisão que um atleta
competitivo toma quando tenta diminuir o ritmo geral de uma
corrida competitiva, ou então "sentar-se" atrás de um rival para
aproveitar a resistência reduzida do vento encontrada ao
desenhar .
A tomada de decisão verdadeiramente racional envolveria um
grande número de avaliações cognitivas e pressupõe que os
resultados de todas as opções são sempre previsíveis. Para que
isso ocorra, a existência de ambientes de 'pequeno mundo' é uma
necessidade. Um mundo pequeno é um ambiente no qual o
tomador de decisão tem conhecimento perfeito de todas as
alternativas de comportamento, consequências e probabilidades
relevantes [17], que na realidade não estão disponíveis para os
indivíduos em um ambiente esportivo competitivo.
Eles descreveram um experimento no qual os participantes foram
recompensados monetariamente por tocar com sucesso uma
área-alvo na tela do computador dentro de um limite de tempo
especificado. Também na tela do computador havia uma região
de penalidade, que se tocada resultava em uma penalidade
monetária. Como a distância entre as áreas de recompensa e
penalidade foi variada, os sujeitos moveram seus pontos de
contato com a tela em relação à posição das duas áreas. Os
indivíduos mudaram seu ponto de contato para longe do centro
da região de penalidade, com mudanças maiores quando o
tamanho da região ou a penalidade monetária por atingi-la
aumentavam. Verificou-se que o comportamento dos sujeitos
estava dentro de 8% do ideal previsto pela 'equação de custo',
que incorpora o cálculo dos riscos relativos de benefício, custo e
tempo limite. Esta descoberta é particularmente interessante
porque fornece evidências para a tomada de decisão bayesiana
no desempenho de uma habilidade motora humana e sugere que
fatores cognitivos 'não-físicos' impactam no desempenho em uma tarefa motora
Mais recentemente, os processos cognitivos que sustentam
essa tomada de decisão racional foram abordados com mais
detalhes [18]. Foi proposto que todo comportamento direcionado
a um objetivo é caracterizado pela busca de recompensas
potenciais, ao mesmo tempo em que evita uma possível
'punição' [18]. Para que uma conquista constitua um objetivo, sua
busca é tipicamente percebida como proporcionando um alto nível
de recompensa e um baixo nível de risco potencial. Para avaliar
o valor das recompensas potenciais para um determinado
comportamento, sugere-se que o cérebro seja equipado com um
elaborado 'sistema de processamento de recompensa' [19]
envolvendo a interação de numerosas regiões neuroanatômicas
e neurotransmissores. Boksem e Tops [19] propuseram que o
fenômeno da fadiga mental pode ser o resultado da avaliação
contínua dos custos energéticos e recompensas previstas de
várias alternativas de comportamento [19]. Uma ação só será
considerada válida se o resultado desejado ou esperado fornecer
benefícios que superem os custos energéticos esperados de seu
desempenho, sugerindo que um indivíduo decidirá seguir um
curso de ação quando se espera que o comportamento exigido
traga recompensas imediatas ou tardias, quando não agir pode
ter consequências negativas, ou quando o comportamento atual
fornece motivação intrínseca. Após um envolvimento prolongado
com uma tarefa específica, parece possível que o peso relativo
dado aos custos energéticos e aos benefícios percebidos possa
mudar. Os requisitos contínuos de trabalho energético podem
levar a um aumento da perturbação fisiológica (ou dano físico)
que supera os benefícios potenciais obtidos ao seguir esse curso
de comportamento e uma subsequente perda de motivação para
continuar. Este argumento pode ser resumido sugerindo que os
comportamentos presentes serão abandonados quando os custos
energéticos percebidos forem maiores do que a motivação para
obter recompensa ou punição [19]. Em um contexto esportivo,
pode ser mais realista sugerir que um
Simon [16] mais tarde reconheceu que tal comportamento de
tomada de decisão racional colocaria demandas severas na
capacidade de processamento cognitivo de um indivíduo, pois o
modelo racional requer que o indivíduo confrontado com uma
série de decisões tenha conhecimento de todas as alternativas
relevantes, a probabilidade de resultados ocorrendo, e também
um mundo previsível onde não há consequências imprevistas.
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5. Tomada de decisão durante o exercício individualizado
Este modelo resumido na Fig. 1 prevê que o algoritmo de
estimulação no cérebro toma decisões sobre mudanças futuras na
taxa de trabalho muscular com base no conhecimento completo do
estado fisiológico, duração do exercício restante e fatores ambientais,
bem como conhecimento de todas as alternativas possíveis de
comportamento e os riscos apresentados e recompensas oferecidas
por cada um. O sistema de processamento de recompensas do
cérebro determinará então a decisão tomada selecionando a alternativa
de comportamento que confere a maior diferença entre o grau de risco
incorrido e o grau de recompensa oferecido, onde a recompensa
potencial é maior que o risco potencial. Durante uma atividade atlética
de resistência, o 'risco' é determinado pela probabilidade de o indivíduo
sofrer uma falha fisiológica catastrófica, enquanto a 'recompensa' é
determinada pela importância dada pela motivação do indivíduo para
atingir um determinado nível de desempenho atlético
segurança, como costuma acontecer em ambientes complexos como
os encontrados em competições atléticas.
A tomada de decisão heurística é uma estratégia que ignora
algumas informações que estão disponíveis, mas menos relevantes,
a fim de tomar decisões de forma mais rápida, frugal e/ou precisa do
que é possível por métodos mais complexos [25].
Embora a regulação da taxa de trabalho durante o exercício
individualizado represente uma tarefa muito mais complexa do que a
habilidade motora simples descrita acima, esse modelo de tomada de
decisão pode ser aplicado ao conceito de alternância entre períodos
de certeza e incerteza durante o exercício individualizado descrito
anteriormente [4]. O feedback aferente da periferia fornece informações
sobre o custo energético do comportamento atual (neste caso,
'comportamento' refere-se à taxa de trabalho muscular), e o algoritmo
de estimulação usa essa informação para determinar o risco de dano
físico. A decisão de reduzir, aumentar ou manter o drive neural
eferente depende dos benefícios percebidos a serem obtidos de cada
alternativa. Portanto, parece plausível sugerir que um indivíduo teria
maior probabilidade de incorrer em um maior grau de perturbação
fisiológica (ou dano) quando é percebido que há algum 'recompensa'
potencialmente grande como resultado do comportamento escolhido.
No contexto do exercício competitivo, recompensas potencialmente
valiosas podem incluir 'vitória' (absoluta ou relativa), a obtenção de um
melhor desempenho pessoal ou o prazer da sensação proporcionada
pela experiência. Também parece possível que o ímpeto motivacional
fornecido pela natureza precisa do evento competitivo possa determinar
os comportamentos escolhidos [3]. Se houver pouco retorno potencial
para a obtenção de altos níveis de desempenho em um evento
específico, pareceria menos provável que um indivíduo escolhesse
um comportamento potencialmente 'arriscado' que resultasse em
grave perturbação fisiológica. No entanto, o oposto pode ser o caso
em grandes eventos competitivos que oferecem altas recompensas
(prestígio, financeiro, oportunidade de tempos rápidos).
Alternativamente, o progresso em relação a algum nível de meta de
desempenho pré-exercício também pode ser importante. Se durante
uma tarefa de exercício um indivíduo estiver executando suficientemente
bem para que suas metas de desempenho pré-exercício ainda sejam
uma possibilidade realista, então o potencial para um retorno de alto
valor levaria à seleção de um comportamento de alto risco (continuação
em a taxa de trabalho atual).
3.2 Tomada de Decisão Heurística
No entanto, haveria pouco valor em continuar com esse comportamento
de alto risco se fosse improvável que eles alcançassem o nível de
desempenho desejado, porque não haveria retorno óbvio de alto valor.
A evidência potencial para esta sugestão é fornecida por estudos que
usaram engano para enganar os participantes com relação ao
desempenho atual durante uma tarefa de exercício. Por exemplo,
quando a calibração de um relógio que era visível para os participantes
durante uma tarefa de resistência de ciclo foi alterada sem seu
conhecimento, o tempo até a falha do exercício foi aumentado quando
o relógio estava lento e reduzido quando o relógio estava acelerado
quando comparado com os tempos alcançados quando o relógio
estava lento. o relógio funcionou na velocidade correta [23]. Da mesma
forma, o desempenho do contra-relógio do ciclo foi melhorado quando
um relógio visível funcionou lentamente, mas foi reduzido quando ele
funcionou rapidamente [24].
Propõe-se que o uso de heurísticas impõe menos demandas ao
indivíduo, pois ele é obrigado a examinar menos pistas e alternativas
e também não precisa atribuir valores às pistas, simplificando assim
sua ponderação [26]. Em contraste com os modelos racionais, que
prevêem que ignorar algumas informações levaria à perda de precisão,
o uso de heurísticas simples pode realmente melhorar a qualidade da
tomada de decisão em vários ambientes complexos [25]. Com efeito,
as heurísticas são o resultado de capacidades evoluídas que os
humanos usam para resolver problemas sem depender de análises
estatísticas complexas.
A teoria da tomada de decisão racional sugere que a interpretação
objetiva do feedback e o conhecimento dos resultados prováveis das
ações disponíveis levariam os atletas a tomar decisões que conferem
a maior probabilidade estatística de atingir o objetivo desejado. No
entanto, modelos mais recentes de tomada de decisão sugerem que
os seres humanos podem ser mais propensos a tomar decisões com
base em princípios heurísticos que levam em consideração uma fração
relativamente limitada do total de informações disponíveis. Sugere-se
[25] que a heurística pode ser o método preferido de tomada de
decisão em situações onde o resultado das ações não pode ser
calculado com confiança
A maneira pela qual o modelo racional pode ser usado para
explicar o processo de tomada de decisão que sustenta a seleção das
taxas de trabalho muscular durante o exercício individualizado é
resumida na Fig. 1.
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6. Tversky e Kahneman [28] sugeriram que o desvio da tomada de decisão
racional ocorre devido a um 'efeito de enquadramento', pelo qual uma
escolha de comportamento é influenciada pela maneira como a
informação é apresentada a um indivíduo e a resposta emocional
provocada [29]. Em um cenário de corrida, portanto, parece plausível
que um alto grau de perturbação fisiológica possa ser interpretado de
maneiras diferentes, dependendo da situação em que o indivíduo se
encontra.
Portanto, parece que o efeito de enquadramento pode ser aplicado à
competição atlética para explicar como os dados fisiológicos aferentes
podem ser interpretados de maneira diferente (e levar a diferentes
decisões sobre o comportamento futuro) com base nas circunstâncias
em que são apresentados ao indivíduo.
4 Regulação do desempenho do exercício
mentos descritos anteriormente, existem 'grandes mundos' teóricos onde
algumas informações relevantes são desconhecidas ou estimadas
No contexto da regulação do desempenho do exercício individualizado,
parece que os atletas são obrigados a tomar decisões continuamente
em grandes ambientes mundiais.
[25]. Em tal ambiente, a tomada de decisão racional não é possível, pois
as condições exigidas (conhecimento de alternativas de comportamento
relevantes, consequências e probabilidades) não são atendidas [16].
Com base na complexidade dos fatores internos e externos que devem
ser considerados durante a atividade atlética, parece razoável classificar
as competições atléticas como grandes ambientes mundiais repletos de
fontes imperfeitas de informações. Mesmo que um atleta tenha um
conhecimento perfeito de suas próprias capacidades físicas (o que
parece improvável devido ao ruído interno inerente aos sistemas
fisiológicos), não se pode esperar que ele também tenha um conhecimento
semelhante das capacidades dos competidores ou de sua abordagem
estratégica para o evento . Em eventos de resistência e ultra-resistência,
muitas vezes é difícil prever com precisão como certos fatores, como
clima, estado do terreno ou condição fisiológica, mudarão ao longo do
tempo, que também são fontes de informações imperfeitas. Modelos
alternativos de tomada de decisão são necessários para permitir a
seleção de comportamentos apropriados com base nesse conhecimento
incompleto.
Em contraste com o ambiente teórico de mundo pequeno
Esses ambientes são caracterizados por altos graus de incerteza, ou
'imprecisão'. Embora a imprecisão na tomada de decisão possa prejudicar
a capacidade de atingir metas, um maior sucesso das ações pode ser
alcançado se os indivíduos puderem estimar o grau de imprecisão
existente em um ambiente [6]. Isso é um pouco sinônimo da proposta de
St Clair Gibson et al. [4] que os períodos de incerteza durante o exercício
de malha fechada diminuem com a proximidade do ponto final. As fontes
da incerteza serão parcialmente devidas à incerteza em relação à
informação sensorial, particularmente 'ruído interno' que é produzido por
flutuações em um sinal aferente decorrente da imprecisão em um sistema
de observação [6]. No entanto, a incerteza do estímulo sensorial também
precisará ser medida quantitativamente pelo sistema nervoso central.
Bach e Dolan [6] fornecem a
Dado que a informação disponível é muitas vezes excessivamente
complexa ou incompleta em grandes ambientes mundiais, então, de
fato, os indivíduos são propostos a usar heurísticas simplificadoras ou
'regras práticas' em tais situações. [27]
A acumulação de um alto grau de perturbação pode resultar em uma
resposta emocional negativa se for produzida como resultado de uma
tentativa fracassada de permanecer em contato com um grupo de
competidores rivais com habilidades fisiológicas superiores.
Alternativamente, o mesmo grau de perturbação fisiológica pode resultar
em uma resposta emocional positiva se for induzida como resultado de
um aumento no ritmo que é bem-sucedido em passar à frente de um
grupo de competidores rivais.
A. Renfree et ai.
Fig. 1 Modelo racional dos
processos que levam à tomada
de decisão sobre a taxa de
trabalho muscular
PROCESSOS COGNITIVOS
Avaliação do risco de todos os
comportamentos potenciais
Atribuição de ponderações
relativas a riscos e
recompensas
Avaliação dos cumprimentos
oferecidos por todos os potenciais
ALGORITMO
DECISÃO
Feedback fisiológico aferente
Feedback de desempenho
(relacionado à distância
restante, tempos parciais
intermediários, comportamento
da oposição)
PASSO A PASSO
Fatores Ambientais
Conhecimento de todas as opções
comportamentais possíveis
ENTRADAS SENSORIAIS
comportamentos
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7. Tomada de decisão durante o exercício individualizado
Até certo ponto, este modelo pode parecer possuir algumas das
características de um modelo racional, pois as decisões (aumentar,
reduzir ou manter o impulso eferente) são tomadas com base nas
informações disponíveis (feedback aferente e conhecimento do ponto
final ) e conhecimento do resultado do comportamento escolhido
(aumento ou diminuição da PSE consciente). No entanto, existem
várias razões para sugerir que esse modelo não pode ser inteiramente
racional, pois é improvável que o indivíduo que toma a decisão
possua conhecimento perfeito de todas as alternativas de
comportamento ou de suas consequências e probabilidades. Por
exemplo, há evidências substanciais demonstrando que o EPR
consciente pode ser dissociado dos processos fisiológicos por meio
de uma variedade de mecanismos puramente psicológicos.
Alternativamente, se o RPE consciente estiver abaixo do considerado
tolerável naquele ponto específico dentro da sessão de exercício, o
cérebro pode permitir um aumento da taxa de trabalho, que é
alcançado por meio de um aumento no impulso neural eferente. Nisso
Baden et ai. [33] descobriram que o RPE foi maior durante uma
sessão de corrida em esteira quando os participantes foram mal
informados com relação à duração da corrida necessária do que
durante uma sessão de duração idêntica na mesma intensidade
quando os participantes foram informados corretamente sobre os
requisitos da tarefa, mesmo que o grau de tensão fisiológica imposta
não diferiu entre os ensaios. Hall et ai. [34] também demonstraram
que indivíduos exibindo altos níveis de motivação de abordagem
subestimam o RPE em baixas intensidades, mas, durante o exercício
máximo, pistas sensoriais relacionadas ao estado fisiológico dominam
os fatores psicológicos. Esse achado é importante, pois sugere que,
se o desempenho do exercício individualizado for regulado por meio
do RPE consciente, é provável que alguns indivíduos tomem
decisões ruins em relação à seleção das taxas de trabalho muscular
no início de uma sessão de exercício, quando o RPE é tipicamente
baixo. Em particular, seria previsto que um RPE consciente
artificialmente baixo resultaria na seleção de uma taxa de trabalho
insustentável e subsequentes reduções no trabalho muscular mais
tarde na sessão de exercício devido
Dado o papel proposto das características da gestalt em informar
a tomada de decisão, é interessante que vários modelos propostos
de regulação do desempenho do exercício tenham se referido a
avaliações gerais resumidas da experiência. Em particular, considera-
se que a classificação momentânea do esforço percebido (RPE)
representa a integração de todos os sinais, percepções e experiências
em uma única avaliação gestáltica [31]. De fato, foi sugerido que a
PSE é o principal regulador da taxa de trabalho muscular [32]. Este
modelo propõe que um 'RPE consciente' é continuamente comparado
com um 'modelo RPE' subconsciente
exemplo de um indivíduo tentando navegar por uma rua
desconhecida em tempo nublado. A informação sensorial recebida
precisa ser analisada (por exemplo, para medir distâncias) e
categorizada (por exemplo, para decifrar letras em uma placa de rua).
modelo, o RPE consciente é gerado por meio da interpretação de
informações aferentes sobre o estado fisiológico periférico, enquanto
o modelo é definido antes da sessão de exercício e garante que os
níveis toleráveis máximos de RPE
Embora as fontes precisas de incerteza sensorial possam ser
diferentes durante uma sessão de exercícios, o mesmo processo
precisará ser realizado. O feedback aferente sobre o status periférico
(por exemplo, pH, temperatura, disponibilidade de substrato)
precisará ser analisado para avaliar o status atual e, em seguida,
categorizado por comparação com valores de ponto de ajuste
fisiológico para verificar a 'segurança', ou não, da corrente muscular
ritmo de trabalho. Embora essa incerteza inerente a qualquer grande
ambiente mundial possa inicialmente ser considerada problemática,
ela pode, na realidade, auxiliar na tomada de decisões informativas,
desde que os indivíduos estejam cientes dessa incerteza. Por
exemplo, a incerteza sobre a capacidade de continuar na velocidade
atual pode resultar em um atleta reduzindo sua taxa de trabalho
durante um evento competitivo para um em que tenha mais certeza
de sua capacidade de manter a duração necessária. Essa decisão
reduziria o risco de perda catastrófica da homeostase fisiológica
posteriormente na sessão de exercícios. Fortes evidências de vários
estudos diferentes com animais sugerem que a incerteza (tanto
sensorial quanto relacionada ao resultado) influencia fortemente o
comportamento, com a incerteza sensorial em particular sendo
utilizada de maneira quase ideal [6]. No entanto, deve-se enfatizar
que também pode acontecer que a incerteza possa impactar
negativamente no desempenho se levar a uma redução desnecessária
em uma taxa de trabalho que era, na realidade, sustentável durante
a sessão de exercício.
Embora a incerteza pareça desempenhar um papel crucial na
tomada de decisão humana, os indivíduos normalmente experimentam
eventos por meio de uma série de estados transitórios que variam
em conteúdo e intensidade de momento a momento [30]. Ao resumir
essa vasta gama de experiências atualmente sentidas, os indivíduos
parecem extrair apenas algumas características definidoras que são
então combinadas para produzir uma avaliação geral resumida.
Essas avaliações resumidas parecem desempenhar um papel
fundamental na tomada de decisões informativas, e parece que
essas características gestálticas dominam as avaliações retrospectivas
gerais de uma experiência e a intensidade da experiência transitória
em pontos-chave no tempo.
a uma interrupção fisiológica grave ou a um RPE consciente que
excede o permitido pelo modelo RPE quando um estágio é alcançado
quando as sugestões fisiológicas dominam. Evidência adicional para
o potencial de dissociação entre processos fisiológicos e RPE é
fornecida pela observação de que o RPE pode ser influenciado pela
presença de apoio intermitente da torcida durante a competição
atlética [35] e a observação de que o RPE é reduzido quando um
atleta se move
não são alcançados antes de atingir o ponto final do exercício.
durante uma sessão de exercícios. Se o RPE consciente exceder o
RPE padrão, o drive neural eferente é reduzido.
à frente de seus concorrentes e é provável que ganhe um evento [4].
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8. A. Renfree et ai.
Mais recentemente, De Koning et al. [1] desenvolveram um
índice que eles chamam de Hazard Score, que parece prever com
precisão o comportamento futuro de indivíduos envolvidos em
competições simuladas. O Hazard Score é o produto do RPE
momentâneo e a fração da distância restante da corrida e
representa o perigo (ou risco) de um atleta enfrentar um colapso
catastrófico competitivo antes da conclusão de uma sessão de
exercícios. Em nove experimentos individuais com durações de
exercício de 4 a 60 minutos, o momentâneo Hazard Score foi
capaz de prever com precisão as mudanças na taxa de trabalho
muscular durante o período subsequente de exercício. Havia uma
probabilidade significativa de que a mudança no ritmo de trabalho
fosse positiva quando o Hazard Score fosse menor que 1,5,
negativa quando o Hazard Score fosse maior que 3 e inalterada
quando estivesse entre 1,5 e 3. Essa observação foi interpretada
como fornecendo uma explicação simples de como é feito o
processo de tomada de decisão quanto à distribuição de esforço
durante o exercício pesado.
Além do RPE e do Hazard Score, a construção psicológica
do afeto também foi proposta como um importante regulador da
taxa de trabalho durante o exercício individualizado.
O afeto é representativo dos estados de sentimento experimentados
por um indivíduo em uma determinada situação e, portanto,
depende parcialmente da interpretação do indivíduo dessa
situação [37]. Tem sido sugerido que os indivíduos são mais
propensos a aumentar a intensidade do exercício quando
Ambos os exemplos podem fornecer mais evidências para o
'efeito de enquadramento' identificado anteriormente, segundo o
qual a maneira como os dados são interpretados depende da
maneira como são apresentados ao indivíduo.
No entanto, embora esse índice pareça descrever o processo de
tomada de decisão durante as simulações competitivas em
laboratório, os autores reconhecem que, apesar de parecer
também explicar os perfis de ritmo observados durante a final
olímpica de 10.000 m em 2008, é difícil testar experimentalmente
no campo, pois não é possível medir o RPE ou variáveis
fisiológicas durante eventos desse tipo.
experimentar uma resposta afetiva positiva, enquanto uma
resposta afetiva negativa seria caracterizada por uma perda de
motivação e uma subsequente redução na intensidade do exercício
[38]. Renfree et ai. [39] demonstraram que o afeto pode ser um
regulador mais importante da taxa de trabalho durante o exercício
máximo individualizado do que o RPE. Embora o RPE não tenha
diferido entre o mais rápido e o mais lento de um par de testes de
tempo de ciclo de 20 km baseados em laboratório, desempenhos
superiores foram associados a níveis mais altos de positividade e
níveis mais baixos de negatividade do que os exibidos durante os
testes mais lentos. Curiosamente, essas diferenças na resposta
afetiva estavam presentes desde o início do exercício e não se
desenvolveram à medida que as tentativas progrediam, sugerindo
que a resposta afetiva não era apenas o resultado da percepção
de uma má progressão em direção a um nível de desempenho
objetivo. Desempenhos superiores não foram associados apenas
a estados afetivos mais positivos e menos negativos, mas também
a uma estratégia de estimulação mais agressiva que resultou em
maior grau de perturbação fisiológica. Esta descoberta pode ser
interpretada como sugerindo que quando o estado afetivo é mais
positivo, então um indivíduo tem maior probabilidade de selecionar
um comportamento (uma alta taxa de trabalho muscular) que
potencialmente oferece maior recompensa (desempenho superior),
mas também acarreta um maior grau de potencial risco
(perturbação fisiológica). Portanto, parece que o estado afetivo
pode ser um determinante importante das decisões tomadas em
relação à abordagem estratégica geral adotada durante uma sessão de exercício
Quanto ao modelo de basear a estratégia de estimulação no
RPE descrito acima, há razões para questionar se o cálculo e a
referência ao Hazard Score durante o exercício representariam
ou não uma estratégia racional. As questões associadas à
dissociação do EPR do estado fisiológico descritas anteriormente
seriam igualmente relevantes se o Hazard Score fosse usado
para decidir sobre o comportamento futuro, dado que um é
derivado do outro. De fato, Hutchinson e Tenenbaum [36]
questionam se o RPE pode ou não ser considerado uma gestalt
verdadeira. Argumenta-se que é uma simplificação excessiva da
construção psicofisiológica basear o esforço percebido em um
índice fisiológico, e que uma medida de esforço de um único item
é insuficiente para capturar a ampla gama de sensações
experimentadas durante o curso de um exercício.
O papel da resposta afetiva no processo de tomada de
decisão foi previamente abordado por Isen [40], que revisou
evidências de uma ligação entre um estado afetivo positivo e
habilidades de tomada de decisão e resolução de problemas. Isen
[40] sugeriu que o afeto positivo facilita o processamento cognitivo
sistemático e cuidadoso, o que o torna mais eficiente, completo,
flexível e inovador. Da mesma forma, Slovic et al. [41] descreveram
a ''heurística do afeto'', por meio da qual são gerados estados de
sentimento que representam reações rápidas, instintivas e
intuitivas ao perigo ou risco. Os autores sugeriram que o uso de
uma impressão afetiva geral prontamente disponível é mais
eficiente do que a análise racional dos prós e contras de várias
alternativas, especialmente quando a decisão a ser tomada é
complexa ou os recursos mentais são limitados. Foi proposto que
a impressão afetiva é gerada por meio da simples avaliação dos
riscos e benefícios percebidos associados a determinadas
escolhas. Se o benefício potencial de uma alternativa de
comportamento é percebido como superando os riscos associados,
então a resposta afetiva é positiva, enquanto a resposta é negativa
se os riscos potenciais superam os benefícios. Quando
confrontados com uma gama de decisões possíveis para escolher,
os indivíduos escolherão a opção que resulta no efeito mais
positivo. No entanto, esse mecanismo proposto de tomada de
decisão ainda requer que um indivíduo realize uma avaliação
precisa de ambos
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9. Tomada de decisão durante o exercício individualizado
resposta afetiva, mesmo que a avaliação objetiva de capacidades de
desempenho conhecidas ou feedback fisiológico aferente indique
que é apropriado. Esse processo, pelo qual percepções de riscos e
benefícios associados a alternativas de comportamento e a resposta
afetiva resultante são usadas para motivar a escolha, é detalhado na
Fig. 2.
Se este modelo descreve com precisão o processo pelo qual a
resposta afetiva influencia a tomada de decisão, e dado que o afeto
já foi relacionado à regulação da taxa de trabalho muscular, então
pode ter implicações para o desempenho de resistência,
particularmente quando os atletas estão em contato direto. competição
entre si. Por exemplo, parece que a taxa de trabalho selecionada
provavelmente será influenciada pelo comportamento dos rivais.
Mesmo que as taxas de trabalho iniciais em um evento competitivo
sejam insustentáveis, pode ser que a decisão de um indivíduo seja
mais
provavelmente faria seria seguir o ritmo estabelecido pelos atletas
líderes, pois fazer o contrário pode gerar imagens negativas de
resultados prováveis. Este é especialmente o caso se um indivíduo
perceber que está tendo um desempenho ruim em relação aos seus
concorrentes ou ao seu próprio nível de desempenho. Selecionar um
comportamento (ritmo de trabalho muscular) diferente daquele
selecionado por competidores diretos pode ser considerado um alto
grau de risco e, portanto, provocar um efeito mais negativo
Em larga escala, isso resultaria em uma tomada de decisão ruim em
relação à seleção de estratégias de ritmo adequadas e, portanto,
'desempenho inferior' por uma grande fração dos competidores que
falham em realizar seu potencial de desempenho fisiológico. Aqueles
com maior probabilidade de realizar seu potencial de desempenho
seriam aqueles que são menos influenciados por outros concorrentes
e são capazes de tomar decisões com base em seus
potenciais benefícios e riscos incorridos para que seja eficaz.
Este modelo demonstra como a resposta afetiva pode ser
influenciada pelos benefícios e riscos percebidos associados a um
determinado comportamento (neste caso, aumentando a taxa de
trabalho muscular). Os cenários aeb provavelmente gerariam
respostas afetivas mais positivas, pois os benefícios percebidos
superam os riscos percebidos. No cenário a, os benefícios percebidos
associados a esse comportamento (como estabelecer um novo
melhor tempo pessoal) podem ser altos com base no feedback
externo, como fornecido por tempos parciais intermediários, o que
significa que um indivíduo perceberia os riscos (como catastróficos
falha fisiológica) seja baixa. Alternativamente, um competidor que
avança em um determinado ponto de uma corrida pode influenciar o
'enquadramento' da situação de um indivíduo e, portanto, levá-lo a
perceber que um aumento na carga de trabalho é de pouco benefício,
levando a uma percepção de alto risco e a um impacto afetivo
negativo. resposta (como no cenário c acima). Nesse caso, a resposta
afetiva mais positiva no cenário a levaria à decisão de aumentar a
taxa de trabalho, enquanto a resposta mais negativa no cenário c
levaria à decisão de não fazê-lo.
Acredita-se que a avaliação de risco ocorra por meio de sistemas de
processamento racionais e experimentais [42]. O sistema racional
funciona por meio da avaliação lógica das evidências disponíveis,
enquanto o sistema experiencial retrata a realidade por meio de
imagens e metáforas às quais estão ligados sentimentos afetivos. O
sistema experiencial, portanto, opera amplamente no princípio da
'intuição' que se baseia em um reservatório de informações
inconscientes adquiridas por meio da experiência [43]. Denes-Raj e
Epstein [44] demonstraram até que ponto o sistema experiencial
domina através de um estudo no qual os indivíduos receberam uma
recompensa financeira por selecionar com sucesso uma jujuba
vermelha de uma jarra.
ambiente. A aplicação desse modelo de comportamento de rebanho
a eventos competitivos de resistência também sugere que os
indivíduos tendem a selecionar taxas de trabalho muscular com base
no comportamento de rivais, ao mesmo tempo em que dão menos
peso às informações aferentes relacionadas ao seu estado fisiológico pessoal.
A sugestão de que as decisões são tomadas com base na
avaliação do risco e benefício relativos associados a certas opções
de comportamento é consistente com o conceito de 'comportamento
de manada' [46], que prevê que os tomadores de decisão são
influenciados por outros tomadores de decisão. Esse processo pode
até ser considerado racional, pois parte do pressuposto de que outros
tomadores de decisão têm acesso a informações importantes. No
entanto, o resultado é que os indivíduos tendem a fazer o que os
outros fazem, mesmo quando informações privadas às quais apenas
eles têm acesso sugerem que essa pode não ser a estratégia pessoal
ideal. Em última análise, os indivíduos tornam-se não apenas menos
responsivos às suas próprias informações, mas também menos
informativos para outros que baseiam suas decisões na observação
de indivíduos semelhantes dentro do mesmo ambiente.
Os indivíduos podiam escolher em qual dos dois potes tentariam
selecionar um feijão vermelho. Um pote continha um número total
maior de feijões vermelhos, mas uma proporção menor (7 feijões
vermelhos em 100), e o outro continha um número total menor de
feijões vermelhos, mas oferecia uma probabilidade maior de ganhar
(um feijão vermelho em dez). Mesmo quando munidos dessa
informação, os indivíduos tendiam mais frequentemente a selecionar
da jarra que oferecia o maior número de feijões vermelhos, mas com
menor probabilidade de sucesso. Os participantes deste estudo
relataram que sentiram que tinham maior probabilidade de sucesso
quando havia um maior número de feijões vermelhos presentes,
embora soubessem que estatisticamente as chances de sucesso
eram maiores se tivessem selecionado do outro pote. Slovic et ai.
[41] sugeriram posteriormente que o comportamento dos participantes
neste estudo poderia ser explicado pelo uso de uma estratégia mental
que envolvia a imagem do numerador (neste caso, o número total de
feijões vermelhos) e negligenciando o denominador, ou o número
total de feijões na tigela. Nesse caso, as imagens de feijões vermelhos
'ganhadores' provavelmente produzirão uma resposta afetiva mais
positiva e, portanto, motivarão a escolha.
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10. Apelt et ai. [48] propõem sete categorias de inventários para a avaliação
de características individuais que são
Há alguma evidência de que as teorias fornecidas acima podem
muito bem explicar o comportamento durante as competições de elite.
Na maratona do Campeonato Mundial feminino de 2009, foi demonstrado
que as competidoras que terminaram progressivamente atrás das atletas
líderes também produziram tempos de finalização progressivamente
piores em relação aos seus melhores desempenhos pessoais [5]. As
velocidades de corrida nos estágios iniciais da corrida foram semelhantes
nos competidores de alto e baixo desempenho, embora houvesse
diferenças significativas em seus melhores desempenhos pessoais antes
da competição. No entanto, enquanto os competidores líderes exibiram
uma variabilidade limitada na velocidade de um segmento intermediário
da corrida para o próximo, os competidores de baixo desempenho
relataram reduções dramáticas na velocidade à medida que a corrida
avançava (uma queda de 18% na velocidade dos primeiros 5 km para o
segmento de 35–40 km nos últimos 25% dos finalistas).
Embora esta revisão tenha identificado várias teorias de tomada de
decisão e as relacionado com a regulação da taxa de trabalho durante o
exercício individualizado, ainda não há evidências experimentais
suficientes disponíveis para descrever com segurança a maneira pela
qual as decisões relacionadas à seleção das taxas de trabalho muscular
são feitos. Esta é uma questão importante a ser abordada, pois, até que
os processos subjacentes sejam adequadamente compreendidos, é
impossível propor intervenções com o objetivo de melhorar a qualidade
da tomada de decisão que leva ao desempenho atlético ideal. Com base
no material apresentado, é possível sugerir diversas áreas que merecem
uma investigação mais aprofundada. Primeiro, a importância relativa dos
parâmetros motivacionais e fisiológicos na seleção de comportamentos
durante uma tarefa de exercício individualizada precisa ser abordada.
Isso poderia ser avaliado através
Portanto, na mesma situação, diferentes concorrentes podem fazer
escolhas únicas, e indicamos que essas escolhas podem estar ligadas
ao estabelecimento de metas, motivação ou afeto.
Esta revisão concentrou-se principalmente nos fatores de tomada de
decisão e fatores situacionais relacionados a eventos competitivos no
contexto da tomada de decisão durante a atividade atlética individualizada.
No entanto, deve-se reconhecer que o comportamento humano (nesta
revisão, ritmo de trabalho selecionado) ocorre como resultado tanto da
situação quanto da pessoa.
conhecimento de sua própria capacidade de desempenho fisiológico.
compreender sua contribuição para a tomada de decisões no esporte.
corredores.
5 Pesquisa futura
pensado para influenciar a tomada de decisão. Estes incluem
características de tomada de decisão, atitudes em relação ao risco,
habilidade cognitiva ou inteligência, motivação, personalidade e 'outros'
fatores que incorporam atitudes, emoções e humor. Está além do escopo
desta revisão considerar as numerosas e variadas categorias de
diferenças individuais; no entanto, pesquisas futuras devem estar atentas
a esses fatores e buscar
Os autores concluíram que os competidores de baixo desempenho
tiveram desempenho inferior como resultado de má tomada de decisão
com relação à seleção de velocidades de corrida apropriadas nos
estágios iniciais da corrida, e que uma razão provável para essa má
tomada de decisão foi a presença de concorrentes diretos. Esta sugestão
parece ser apoiada pelo trabalho de Skorski et al. [47], que demonstraram
perfis de ritmo semelhantes em competições simuladas e reais de 200,
400 e 800 m em nadadores. Embora os tempos de desempenho tenham
sido mais rápidos nas competições reais, esses desempenhos superiores
foram alcançados por meio de natação mais rápida em cada segmento
intermediário e não por meio de uma abordagem estratégica geral
diferente. Essas descobertas são interessantes, pois os nadadores ficam
em grande parte "isolados" em suas próprias raias durante a competição.
Isso pode, portanto, indicar que nadadores 'mais lentos' têm menos
probabilidade de tomar decisões ruins de ritmo como resultado de serem
influenciados pelo comportamento de competidores diretos mais rápidos
do que parece ser o caso da maratona
c
uma
d
A. Renfree et ai.
Fig. 2 Respostas afetivas
previstas a um ritmo de trabalho
aumentado com base na
avaliação de riscos e benefícios
percebidos: afeto positivo (a, b);
afeto negativo (c, d) (adaptado
de Finucane et al. [45], com
permissão)
Afeto
positivo
Riscos inferidos como
baixos
Negativo
Informações dizem que
'o risco é baixo'
Riscos considerados
altos
afetar
Afeto
positivo
Negativo
Benefícios considerados
altos
afetar
Informações dizem que
'o benefício é alto'
Informações dizem que
'o risco é alto'
Benefícios considerados
baixos
Informações dizem que
'o benefício é baixo'
b
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11. Agradecimentos Nenhuma fonte de financiamento foi usada para auxiliar na
preparação desta revisão. Para o conhecimento dos autores, não há conflitos de
interesse direta ou indiretamente relacionados ao conteúdo deste manuscrito.
3. St Clair Gibson A, DeKoning JJ, Thompson KG, et al. Rastejando até a linha de
chegada – por que os atletas de resistência entram em colapso? Implicações
para a compreensão dos mecanismos subjacentes à estimulação e à fadiga.
Medicina Esportiva. 2013; 43(6):413–24.
2. Noakes TD. A fadiga é uma emoção derivada do cérebro que regula o
comportamento do exercício para garantir a proteção da homeostase de todo
o corpo. Front Physiol. 2012;3(82):1–13.
Tomada de decisão durante o exercício individualizado
4. St Clair Gibson A, Lambert EV, Rauch LHG, et al. O papel do processamento
de informações entre o cérebro e os sistemas fisiológicos periféricos no ritmo
e na percepção do esforço. Medicina Esportiva. 2006; 36(8):706–22.
1. De Koning JJ, Foster C, Bakkum A, et al. Regulação da estratégia de ritmo
durante a competição atlética. PLoS UM. 2011;6(1):e15863. doi: 10.1371/
journal.pone.0015863.
Referências
6. conclusões
É interessante que, independentemente dos métodos de tomada
de decisão realmente utilizados, os atletas parecem frequentemente
tomar decisões ruins. Isso se reflete nas descobertas de estudos que
demonstraram que os atletas podem selecionar o trabalho
protocolos experimentais que manipulam o valor da 'recompensa'
fornecida pela obtenção de certos resultados (através da variação da
recompensa oferecida por sua obtenção), mas também através da
manipulação do estado fisiológico de maneira cega em tentativas
sucessivas que oferecem o mesmo grau de recompensa com base
sobre resultados de desempenho. Em segundo lugar, a contribuição
dos métodos racionais e heurísticos de tomada de decisão na
regulação do desempenho do exercício requer maior exploração, pois
os modelos existentes são, até certo ponto, conflitantes. Este é um
tema que tem recebido grande atenção na literatura científica do
esporte nos últimos anos, embora poucos autores tenham relacionado
explicitamente seus trabalhos ao processo de tomada de decisão.
Finalmente, independentemente dos métodos precisos de tomada de
decisão utilizados, fica claro que o desempenho atlético só pode ser
otimizado se os competidores tomarem decisões com base nas pistas
mais relevantes. Portanto, espera-se que qualquer intervenção que
reduza a influência do "ruído externo" na capacidade de regular o
ritmo de trabalho permita que os indivíduos maximizem seu próprio
potencial fisiológico.
Ao longo deste artigo, relacionamos a teoria dominante da tomada
de decisão com os modelos existentes que foram usados para
explicar a regulação do trabalho muscular durante o exercício
individualizado. Embora os modelos racional e heurístico possam ser
usados de forma plausível para explicar o comportamento observado
em atividades competitivas, existem problemas inerentes à aplicação
de ambos. Modelos racionais e bayesianos já foram usados
anteriormente para explicar o desempenho humano em tarefas
motoras simples, mas os ambientes em que essas tarefas são
executadas podem ser considerados "pequenos mundos" devido à
sua simplicidade e são muito menos complexos do que os do "mundo
grande". ' ambientes em que os atletas competitivos são obrigados a
tomar inúmeras decisões. Tem sido consistentemente demonstrado
que nesses ambientes o uso de heurísticas simples resulta em
tomadas de decisão mais rápidas e eficientes do que o uso de
métodos mais complexos envolvendo o uso de estatísticas
probabilísticas. No entanto, até este ponto, vários modelos propostos
para explicar a regulação da taxa de trabalho muscular realmente
apresentam semelhanças com
taxas que são insustentáveis e resultam em reduções posteriores
significativas na taxa de trabalho, ou então são muito conservadoras
em sua estratégia e são capazes de terminar com um grande surto
final. Em ambos os casos, o resultado final serão desempenhos
inferiores àqueles para os quais o indivíduo é fisiologicamente capaz.
Embora só seja possível especular sobre as razões exatas para essa
má tomada de decisão neste momento, pode ser que seja a pura
complexidade do ambiente que as competições atléticas representam
que seja responsável. Em particular, a presença de concorrentes
diretos parece ter uma grande influência nas taxas de trabalho
selecionadas em alguns concorrentes. O efeito dos competidores
diretos parece ser mais claramente ilustrado através da comparação
de eventos de corrida e natação, em que o 'isolamento' dos outros
parece resultar em nadadores mais lentos selecionando estratégias
gerais de ritmo semelhantes àquelas adotadas por competidores mais
rápidos. No entanto, em eventos de corrida, a presença de
competidores diretos parece resultar em má tomada de decisão por
parte de atletas mais lentos, que parecem permitir que atletas
superiores influenciem suas velocidades de corrida selecionadas nos
estágios iniciais de uma corrida. Nesta situação, é possível sugerir
que o 'ruído ambiental' [6] interfere na capacidade de decidir
efetivamente sobre a melhor alternativa de comportamento a ser
selecionada. Isso é definido como flutuações aleatórias em um sinal
medido proveniente do mundo exterior, e parece que vários fatores
relevantes para atividades competitivas podem ser considerados
ruído ambiental (como flutuações no comportamento de outros
competidores e a presença de apoio intermitente da multidão). ).
Assim como ocorre com o ruído interno, a existência de ruído externo
criará incerteza adicional e, portanto, reduzirá as chances de uma
tomada de decisão eficiente. Mais trabalho é necessário para
determinar os processos envolvidos na tomada de decisão estratégica
e tática ideal.
modelos racionais na medida em que propõem que as decisões sejam
tomadas com base nas informações disponíveis (principalmente
informações aferentes relacionadas ao estado fisiológico) e
informações sobre o futuro estado de coisas que pode ser esperado
se certas opções de comportamento forem selecionadas (principalmente
com base no conhecimento de o ponto final do exercício).
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12. fazer. Saúde Psicol. 2005;24(4):S35–40.
25. Gigerenzer G, Gaissmaier W. Tomada de decisão heurística. Annu Rev
Psychol. 2011;62:451–82.
7. Bar-Eli M. Julgamento e tomada de decisão no esporte e exercício:
Redescoberta e novas visões. Psychol Sport Exerc. 2006;7: 519–24.
37. Watson D. Humor e temperamento. Nova York: The Guilford Press; 2000.
13. Memmert D, Furley P. ''Eu espio com meu olhinho!'': amplitude de atenção,
cegueira por desatenção e tomada de decisão tática em esportes coletivos.
J Sport Exerc Psychol. 2007;29(3):365–81.
20. Knill D, Pouget A. O cérebro bayesiano: o papel da incerteza na codificação e
computação neural. Trends Neurosci. 2004;27(12): 712–9.
44. Denes-Raj V, Epstein S. Conflito entre processamento intuitivo e racional:
quando as pessoas se comportam contra seu melhor julgamento.
23. Morton RH. A decepção pela manipulação da calibração do relógio influencia
o tempo de resistência do cicloergômetro em homens. J Sci Med Sport.
2009;12(2):332–7.
45. Finucane ML, Alhakami A, Slovic P, Johnson SM. A heurística do afeto em
julgamentos de riscos e benefícios. J Behav Decis Mak. 2000;13(1):1–17.
48. Appelt KC, Milch KF, Handgraaf MJJ, et al. O inventário de diferenças
individuais de tomada de decisão e diretrizes para o estudo de diferenças
individuais em pesquisa de julgamento e tomada de decisão. Julgm Decis
Mak. 2011;6(3):252–62.
30. Ariely D, Carmon Z. Gestalt características de experiências: as características
definidoras de eventos resumidos. J Behav Decis Mak. 2000;13:191–201.
35. Noakes TD. Tradição de correr. Cidade do Cabo: Oxford University Press;
1992.
12. Baker J, Cote J, Abernethy B. Prática específica do esporte e o
desenvolvimento da tomada de decisão especializada em esportes coletivos com bola.
40. Isen AM. Uma influência do afeto positivo na tomada de decisão em situações
complexas: questões teóricas com implicações práticas. J Consum Psychol.
2001;11(2):75–85.
15. Simão HA. Um modelo comportamental de escolha racional. QJ Econ.
18. Miller EK. O córtex pré-frontal e o controle cognitivo. Nat Rev Neurosci.
2000;1:59–65.
42. Epstein S. Integração do inconsciente cognitivo e psicodinâmico. Sou
Psicóloga. 1994;49:709–24.
21. Berger JO. Teoria estatística da decisão e análise bayesiana. 2ª ed. Nova
York: Springer; 1985.
26. Shah AK, Oppenheimer DM. Heurística facilitada: uma estrutura de redução
de esforço. Boi Psicol. 2008;137:207–22.
O efeito da distância de corrida antecipada no esforço percebido e no foco
atencional. J Sport Exercise Psychol. 2004;27:215–31.
28. Tversky A, Kahneman D. O enquadramento das decisões e a psicologia da
escolha. Ciência. 1981;211(4481):453–8.
8. Abbis CR, Laursen PB. Descrever e compreender as estratégias de ritmo
durante a competição atlética. Medicina Esportiva. 2008;38(3): 239–52.
38. Baron B, Moullan F, Deruelle F, et al. O papel das emoções nas estratégias
de ritmo e performance em eventos desportivos de média e longa duração.
Br J Sports Med. 2009;45:511–7.
14. Johnson JG. Modelagem cognitiva da tomada de decisão no esporte.
10. St Clair Gibson A, Goedecke JH, Harley YX, et al. Mecanismos de controle
do setpoint metabólico em diferentes sistemas fisiológicos como repouso e
durante o exercício. J Theor Biol. 2005;236:60–72.
16. Simão HA. Tomada de decisão racional em organizações empresariais,
palestra memorial do Nobel de 1978. http://www.nobelprize.org/nobel_prises/
economics/laureates/1978/simon-lecture.pdf .
41. Slovic P, Peters E, Finucane ML, et al. Afeto, risco e decisão
5. Renfree A, St Clair Gibson A. Influência de diferentes níveis de desempenho
na estratégia de ritmo durante a maratona do Campeonato Mundial feminino.
Int J Sports Physiol Perform. 2013; 8(3):279–85.
32. Tucker R. A regulação antecipatória do desempenho: a base fisiológica para
as estratégias de estimulação e o desenvolvimento de um modelo baseado
na percepção para o desempenho do exercício. Br J Sports Med. 2009;43:392–
400.
31. BorgGAV. bases psicofísicos de esforço percebido. ciência médica
36. Hutchinson JC, Tenenbaum G. Esforço percebido – pode ser considerado
gestalt? Psychol Sport Exerc. 2006;7:463–76.
J Appl Sport Psychol. 2003;15(1):12–25.
19. Boksem MAS, Tops M. Fadiga mental: custos e benefícios. Brain Res Rev.
2008;59:125–39.
22. Trommershauser J, Maloney LT, Landy MS. Teoria estatística da decisão e
os trade-offs no controle da resposta motora. Vis. 2003;16:255–75.
24. Thomas G, Renfree A. O efeito da manipulação secreta do relógio no
desempenho do contra-relógio de 10 km. Int J Arts Sci. 2010;3(9): 193–202.
1992;107(3):797–817.
47. Skorski S, Faude O, Rausch K, et al. Reprodutibilidade de perfis de ritmo em
nadadores competitivos. Int J Sports Med. 2012;33:1–6.
34. Hall EE, Ekkekakis P, Petruzello SJ. A relação do RPE com a intensidade dos
fatores psicológicos é dependente? Med Sci Sports Exerc. 2005;37(8):1365–
73.
29. De Martino B, Kumaran D, Seymour B, et al. Frames, vieses e tomada de
decisão racional no cérebro humano. Ciência. 2009; 313(5787):684–7.
11. Bar-Eli M, Plesner H, Raab M. Julgamento, tomada de decisão e sucesso no
esporte. Chichester: Wiley; 2011.
17. Selvagem LJ. Os fundamentos da estatística. 2ª ed. Nova York: Dover; 1954.
J Pers Soc Psychol. 1994;66:819–29.
46. Bannerjee AV. Um modelo simples de comportamento de rebanho. QJ Econ.
6. Bach DR, Dolan RJ. Saber o quanto você não sabe: uma organização neural
de estimativas de incerteza. Nat Rev Neurosci. 2012;13:573–86.
33. Baden DA, Warwick-Evans LA, Lakomy J. Estou quase lá?
9. Ulmer HV. Conceito de regulação extracelular da taxa metabólica muscular
durante exercícios pesados em humanos por feedback psicofisiológico.
Experiência. 1996;52:416–20.
1955;69(1):99–118.
43. Epstein S. Intuição sob a perspectiva da autoteoria cognitivo-experiencial. In:
Plessner H, Betsch C, Betsch T, editores. Intuição no julgamento e na
tomada de decisões. Nova York: Taylor e Francis; 2010.
27. Gilovich T, Griffin DW, Kahneman D, editores. Heurísticas e vieses: a
psicologia do julgamento intuitivo. Nova York: Cambridge University Press;
2002.
A. Renfree et ai.
Exercício Esportivo. 1982;14(5):377–81.
39. Renfree A, West J, Corbett M, et al. Interação complexa entre os determinantes
de ritmo e desempenho durante provas de tempo de ciclo de 20 km. Int J
Sports Physiol Perform. 2012;7(2):121–9.
Psychol Sport Exerc. 2006;7:631–52.
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