Gamification of nutrition: A preliminary study on the impact of gamification on nutrition knowledge, attitude, and behaviour of adolescents in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: In Nigeria and many parts of sub-Saharan Africa, the availability of foods that are high in salt, sugar, and saturated fat is steadily increasing. This has led to an increase in the consumption of such foods among Nigerians, particularly among adolescents. AIM:: This pilot study was undertaken to understand whether, and how, gamification of nutrition can have an impact on addressing the problem of unhealthy eating among Nigerian adolescents. METHODS:: Gamification of nutrition through board games, clubs and vouchers was introduced in three secondary schools in Abuja, Nigeria over a span of three to four months. Semi-structured focus groups were conducted with grade 11 and 12 students in the three secondary schools. Participants were asked about their perceptions of the intervention and how it influenced their eating behaviour, attitudes and knowledge about nutrition. RESULTS:: A total of 31 students participated in four focus groups. Participants reported that the intervention shifted their perceptions and preferences, leading them to alter their behaviour by incorporating more nutritious foods (such as fruits and vegetables) into their diet and engaging in more physical activity. Five themes emerged from the analyses: improved eating behaviour; increased physical activity; improved overall well-being; increased nutrition knowledge; and influencing others. CONCLUSIONS:: The results from the focus groups suggest that gamification of nutrition can lead to improvements in dietary behaviour among adolescents over the short-term. More studies are needed to evaluate the long-term effects of nutrition interventions that use gamification techniques.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».