Attitudes Towards Physical Activity and Perceived Exertion in Three Different Multitask Cybercycle Navigational Environments
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity and positive health behaviors are not usually associated with playing video games. Participating in exergames, video games that combine exercise and virtual environments may encourage physical activity by making it more enjoyable. The investigation aimed to study attitudes toward physical activity and perceived exertion in three different multitask cybercycle navigational environments. A sample of 56 adults participated in one of three navigation tasks while riding a stationary bicycle with an interactive computer-based simulation program displayed on the built-in screen. Subjects were randomly assigned one of the three navigation groups: Gauges Monitoring (n=18), Touring (n=19) and Gaming (n=19). After completing the ride and concurrent multitask tests, an attitude survey questionnaire was administered concerning individuals’ perceptions of the experience and toward exercise in general. Post-ride participants were also asked to rate their perceived exertion during the ride using the Borg Scale of Perceived Exertion. Analysis of variance tests were used to compare the results among the three groups and between genders on each factor and on the Borg Scale of Perceived Exertion. Significant differences were found for interaction between environment and gender for the Physical Activity factor (P = 0.020), a gender effect for the Walk Skills factor (P = 0.007), and for the Borg Scale (P = 0.004). Subsequent post hoc Tukey tests indicated that the perceived exertion was higher in the Gaming Group when compared with Gauges Monitoring and Touring Groups (P = 0.006; 0.014, respectively). Overall, participants enjoyed the activity irrespective of environment. Results support the proposition that exergaming in light-to-moderate exercise conditions is perceived as being physically active.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».