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Enregistrement W2807679513 · doi:10.1249/01.mss.0000538439.05406.f2

Pilot Project

2018· article· en· W2807679513 sur OpenAlexaffabout
Andrée‐Anne Parent, Joséphine Sans, Alain Steve Comtois

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeskSittingEnergy expenditureHeart ratePhysical therapyMedicinePsychologyComputer scienceBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health programs incorporating physical activity components in office space work environments are encouraged to reduce sedentary/sitting down time that has recently been shown to be detrimental to employee health. PURPOSE: The aim of this pilot project is to compare energy expenditure of three methods to play dance active video games to reduce employee sedentary time and explore the possibilities and limitations to using this video game type as part of an employee based health program. METHODS: A total of 8 desk based worker participants (men, 26 ± 5 years) were recruited to perform 3 types of active video game dances using original instructions and a modification to allow individuals with limitations to play. The 3 dances were Party Rock Anthem, Land of 1000 Dances, and No limit (JustDance, Ubisoft, Montreal). The modifications were to play with a motion capture device (Kinect, Microsoft, USA), with a controller device (PSMove, Sony, Jp), and with a controller device in a sitting position (PSMove, Sony, Jp). The energy expenditure was measured by oxygen uptake using a portable metabolic analyser (K4b2, Cosmed, It) and the heart rate by a heart rate monitor (v800, Polar, Fi). RESULTS: The group average METS with Kinect vs PS vs sitting position during the Party Rock Anthem was 6.3±0.8, 5.5±1.2, and 3.0±0.8 METS (p<0.001). The group average METS on Kinect vs PS vs sitting position during Land of 1000 Dances was 7.4±1.6, 6.1±1.4, and 3.6±1.4 METS (p<0.001). Finally, the group average METS on Kinect vs PS vs sitting position during No limit was 6.8±1.3, 5.8±1.3, and 3.5 ± 1.1 METS (p<0.001). CONCLUSIONS: Knowing that now these games are available using only a cell phone as a controller and a simple computer with internet, it seems feasible to use these video games to reach the minimum ACSM guidelines in a health program for an office company, even when modified for physically limited employees. However, a significant difference between the different types of play and individual needs must be considered in a workplace health program. Furthermore, additional research needs to be done to measure the impact of implementing physical active work breaks on personnel fitness changes and retention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5060,233

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,306 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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