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Enregistrement W2809831682 · doi:10.1145/3197768.3201521

Development of an Exergame on Mobile Phones to Increase Physical Activity for Adults with Severe Mental Illness

2018· article· en· W2809831682 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityHuman–computer interactionComputer scienceSerious gameMultimediaMental healthMobile deviceSmartphone applicationGame playApplied psychologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineWorld Wide WebPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maintaining a certain level of Physical Activity (PA) is important to prevent some chronic pathologies. This is even more important for individuals with severe mental health problems, but they have many barriers that make it very difficult for them to be physically active, including lack of motivation. In this paper, we propose an exergame that aims to help these people integrate PA into their daily lives. This exergame is designed on a smartphone in order to be able to follow the level of activity of the player on a daily basis. It offers game mechanics that allow the player to manage their PA. However, it encourages them to be physically active so that they can progress more easily in the game. The application uses an activity detection algorithm to measure the level of PA. We offer a preliminary study on healthy subjects on a demo version of the game that observes their gaming experience. The results show that the mechanics are globally appreciated and that the game allows each player to manage his PA as he wishes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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