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Enregistrement W1992337270 · doi:10.1186/1756-0500-7-567

Wii Fit U intensity and enjoyment in adults

2014· article· en· W1992337270 sur OpenAlexfundno aff
Julien Tripette, Haruka Murakami, Takafumi Ando, Ryoko Kawakami, Noriko Tanaka, Shigeho Tanaka, Motohiko Miyachi

Notice bibliographique

RevueBMC Research Notes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésIntensity (physics)MedicinePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Wii Fit series (Nintendo Inc., Japan) provides active video games (AVGs) to help adults to maintain a sufficient level of daily physical activity (PA). The second generation of home AVG consoles is now emerging with new game modalities (including a portable mini screen in the case of the new Wii U). The present study was performed to investigate the intensity and enjoyment of Wii Fit U games among adults. FINDINGS: Metabolic equivalent (METs, i.e., intensity) of the Wii Fit U activities were evaluated using metabolic chambers in 16 sedentary adults (8 women and 8 men). A short version of the physical activity enjoyment scale was completed for each activity. Wii Fit U activities were distributed over a range from 2.2 ± 0.4 METs (Hula dance) to 4.7 ± 1.2 (Hip-hop dance). Seven activities were classified as light-intensity PA (<3 METs) and 11 activities as moderate-intensity PA (3 - 6 METs). The new portable mini screen game modality does not induce higher METs. Men exercised at higher intensities than women. There was no correlation between enjoyment and MET values in women or men. CONCLUSIONS: More and more moderate-intensity activities are available through video gaming, but the average intensity (3.2 ± 0.6) is still low. Users should be aware that AVGs alone cannot fulfill the recommendations for PA, and the video games industry still must innovate further to enhance gaming intensity and make the tool more attractive to health and fitness professionals.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,317
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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