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Enregistrement W2024630350 · doi:10.1109/titb.2012.2206116

3-D Streaming Supplying Partner Protocols for Mobile Collaborative Exergaming for Health

2012· article· en· W2024630350 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultimedia Communication and Technology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLonelinessPhobiasMental healthPhysical activityAnxietyBottleneckObesityInternet privacyComputer scienceMultimediaPsychologyMedicinePhysical therapySocial psychologyPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Childhood obesity is nowadays considered as one of the major health problems that many societies suffer from. The obesity epidemic leads to several life threatening conditions such as diabetes, heart disease, high blood pressure, and mental health problems like depression, anxiety and loneliness just to mention a few. Several approaches, including physical exercises, strict dietary, and exergames among others, have been adopted to address the obesity epidemic. Exergames are considered the innovative approach for fighting several health problem such as the obesity, where a combination of exercise and 3D gaming are proposed to incite kids to exercise as a team. Collaborative exergaming became even more popular given that it addresses the social side of the obesity epidemic, and it motivates kids to socialize with other kids. Traditional exergames are based on the client server approach where the server is responsible for streaming the 3D environment. However, this can lead to latency and server bottleneck if many clients participate in the exergame, which leads to the kids stopping exercising. Having an exergame application that does not suffer from networking problem such as delay, is very important given that it increases the exercise hours. In this work, we propose a new trend of mobile collaborative exergming applications that is based on the peer-to-peer (P2P) architecture, as well as two supplying partner selection protocols that aim at selecting the suitable source responsible for streaming the relevant 3D data. Our system, that we refer to as MOSAIC, is intended for mobile collaborative exergames that incite kids to move inside a large area, using thin mobile devices such as head mounted devices (HMD), have physical exercises, and collaborate with other kids which in consequence address several health problems such as the obesity epidemic on the physical and social plans. Our proposed mobile collaborative exergame aims at inciting the kids to exercise as a team for a longer time by improving the quality of the streaming and reducing the delay. This is accomplished by our proposed supplying partner selection protocols that provide a quick discovery of multiple supplying partners, by minimizing the time required the to acquire data. The performance evaluation we have obtained to evaluate our suite of protocols using a realistic set of exergame scenarios for obese kids is then presented and discussed.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,372 · 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