Notice bibliographique
Résumé
Until recently exergaming was seldom a topic of research. The technology that makes exergaming possible was not available to consumers. In 2006, Nintendo released the Wii gaming system. This new system allowed for interactive physical movement beyond simple hand held play. The Wii system contained hardware and software that responded to movements of the player's body through the tracking of hand held controllers and movements of the lower extremities using floor based hardware. Exergaming appears poised to continue its foray into popular culture for better or worse. After nearly a decade of research a single theory for exergames has not been suggested. Previous researchers have relied on existing theories to guide them. Over a dozen theories have been used by authors of research into exergaming. With all of this research and the many theories that have been used it is time for an examination of these theories as to their relevance for exergaming. This paper endeavors to review the existing literature to identify what theories are being used in research and to delineate what the components of each theory are. A literature review was conducted using the Trident International University online library. This library allowed access to the ProQuest Summon® Service search engine which allowed for a search of multiple libraries including Blackwell, Gale, LexisNexis, Academic, Sage, Springer, Emerald, ProQuest, Taylor & Francis, IEEE, and Project Muse resulting in a search of more than 6,800 publishers and 94,000 journal and periodical titles. There are over a dozen theories found in the literature on exergaming. This paper endeavors to examine how often each theory appears in the literature while providing a brief overview of each theory. In the final analysis, the theory chosen for exergame research will be determined by the type of study undertaken.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».