Application of Low-Cost Methodologies for Mobile Phone App Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The usage of mobile phones and mobile phone apps in the recent decade has indeed become more prevalent. Previous research has highlighted a method of using just the Internet browser and a text editor to create an app, but this does not eliminate the challenges faced by clinicians. More recently, two methodologies of app development have been shared, but there has not been any disclosures pertaining to the costs involved. In addition, limitations such as the distribution and dissemination of the apps have not been addressed. OBJECTIVE: The aims of this research article are to: (1) highlight a low-cost methodology that clinicians without technical knowledge could use to develop educational apps; (2) clarify the respective costs involved in the process of development; (3) illustrate how limitations pertaining to dissemination could be addressed; and (4) to report initial utilization data of the apps and to share initial users' self-rated perception of the apps. METHODS: In this study, we will present two techniques of how to create a mobile app using two of the well-established online mobile app building websites. The costs of development are specified and the methodology of dissemination of the apps will be shared. The application of the low-cost methodologies in the creation of the "Mastering Psychiatry" app for undergraduates and "Déjà vu" app for postgraduates will be discussed. A questionnaire survey has been administered to undergraduate students collating their perceptions towards the app. RESULTS: For the Mastering Psychiatry app, a cumulative total of 722 users have used the mobile app since inception, based on our analytics. For the Déjà vu app, there has been a cumulative total of 154 downloads since inception. The utilization data demonstrated the receptiveness towards these apps, and this is reinforced by the positive perceptions undergraduate students (n=185) had towards the low-cost self-developed apps. CONCLUSIONS: This is one of the few studies that have demonstrated the low-cost methodologies of app development; as well as student and trainee receptivity toward self-created Web-based mobile phone apps. The results obtained have demonstrated that these Web-based low-cost apps are applicable in the real life, and suggest that the methodologies shared in this research paper might be of benefit for other specialities and disciplines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».