Attentional Bias Modification With Serious Game Elements: Evaluating the Shots Game
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
BACKGROUND: Young adults often experiment with heavy use of alcohol, which poses severe health risks and increases the chance of developing addiction problems. In clinical patients, cognitive retraining of automatic appetitive processes, such as selective attention toward alcohol (known as "cognitive bias modification of attention," or CBM-A), has been shown to be a promising add-on to treatment, helping to prevent relapse. OBJECTIVE: To prevent escalation of regular use into problematic use in youth, motivation appears to play a pivotal role. As CBM-A is often viewed as long and boring, this paper presents this training with the addition of serious game elements as a novel approach aimed at enhancing motivation to train. METHODS: A total of 96 heavy drinking undergraduate students carried out a regular CBM-A training, a gamified version (called "Shots"), or a placebo training version over 4 training sessions. Measures of motivation to change their behavior, motivation to train, drinking behavior, and attentional bias for alcohol were included before and after training. RESULTS: Alcohol attentional bias was reduced after training only in the regular training condition. Self-reported drinking behavior was not affected, but motivation to train decreased in all conditions, suggesting that the motivational features of the Shots game were not enough to fully counteract the tiresome nature of the training. Moreover, some of the motivational aspects decreased slightly more in the game condition, which may indicate potential detrimental effects of disappointing gamification. CONCLUSIONS: Gamification is not without its risks. When the motivational value of a training task with serious game elements is less than expected by the adolescent, effects detrimental to their motivation may occur. We therefore advise caution when using gamification, as well as underscore the importance of careful scientific evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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