Engaging Adolescents to Inform the Development of a Mobile Gaming App to Incentivize Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Involving youth in the development of a mobile game designed to increase physical activity may increase relevancy and adoption. OBJECTIVE: To share the development process used to create a gaming app aimed at incentivizing physical activity in high school students. METHODS: Five focus groups were conducted with high school students (N=50) to understand gaming behaviors. A subset of students from the focus groups chose to complete a Web-based survey (N=10). Four different versions of gaming artwork and concept design based on student input were pilot tested (N=35), and group consensus building determined the direction of the game. The 4 game versions differed in their artwork style and gaming concept with some requiring competition versus cooperation, or being more individual versus team based. Group consensus building meant that all artwork and game concept options were displayed at the front of a classroom. Students could then vote for their top artwork and concept choices by putting stickers on the top 1 or 2 artwork and concept options that they liked best. Once all votes were cast, investigators discussed the voting results with students, and brainstormed ways to incorporate popular aspects of the 3 "losing" artwork and game concepts into the winning ideas. RESULTS: Focus group transcripts were analyzed for common themes. Artwork and gaming concept-voting data was tallied at the time of voting to share with students in real time. Focus groups and survey results revealed important themes for a successful gaming app: (1) competition, (2) balanced in-game rewards, (3) accessibility, and (4) aesthetic features. Consensus voting indicated the popularity of a collaborative competitive content design (35/66, 53%) and playful art (27/71, 38%). CONCLUSIONS: To ensure saliency and effectiveness of game-based physical activity interventions, youth need to be included in design and implementation. Furthermore, the unique preferences and social constructs of high school students need to be considered during intervention development.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».