Assessment of a Mobile Game (“MobileKids Monster Manor”) to Promote Physical Activity Among Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The majority of children in North America are not meeting current physical activity guidelines. The purpose of this study was to evaluate the impact of a mobile phone game ("MobileKids Monster Manor") as a tool to promote voluntary physical activity among children. MATERIALS AND METHODS: The game integrates data from an accelerometer-based activity monitor (Tractivity(®); Kineteks Corp., Vancouver, BC, Canada) wirelessly connected to a phone and was developed with the involvement of a team of young advisors (KidsCan Initiative: Involving Youth as Ambassadors for Research). Fifty-four children 8-13 years old completed a week of baseline data collection by wearing an accelerometer but receiving no feedback about their activity levels. The 54 children were then sequentially assigned to two groups: One group played "MobileKids Monster Manor," and the other received daily activity feedback (steps and active minutes) via an online program. The physical activity (baseline and intervention weeks) was measured using the activity monitor and compared using two-way repeated-measures analysis of variance (intervention×time). RESULTS: Forty-seven children with a body mass index (BMI) z-score of 0.35±1.18 successfully completed the study. Significant (P=0.01) increases in physical activity were observed during the intervention week in both the game and feedback groups (1191 and 796 steps/day, respectively). In the game group, greater physical activity was demonstrated in children with higher BMI z-score, showing 964 steps/day more per BMI z-score unit (P=0.03; 95 percent confidence interval of 98 to 1829). CONCLUSIONS: Further investigation is required to confirm that our game design promotes physical activity.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle