Younger Adolescents’ Perceptions of Physical Activity, Exergaming, and Virtual Reality: Qualitative Intervention Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Novel strategies to promote physical activity (PA) in adolescence are required. The vEngage study aims to test whether a virtual reality (VR) exergaming intervention can engage younger adolescents (aged 13 to 15 years) with PA. OBJECTIVE: This study aimed to gather adolescents' views of using VR to encourage PA and identify the key features they would like to see in a VR exergaming intervention via interviews. METHODS: Participants were recruited through 2 schools in London, United Kingdom. Semistructured interviews were conducted with adolescents about their views on PA and what might work to increase PA, technology, knowledge and experience of VR, and desired features in a VR exergaming intervention. Data were analyzed using Framework Analysis. RESULTS: A total of 31 participants aged between 13 and 15 years (58% female, 62% from nonwhite ethnicities) participated in this interview study. The vast majority had no awareness of government PA recommendations but felt they should be more thoroughly informed. All participants were positive about the use of VR in PA promotion. Rewards, increasing challenges, and a social or multiplayer aspect were identified by participants as crucial aspects to include in a VR exercise game. Barriers were related to cost of high-end systems. Being able to exercise at home was very appealing. VR exergaming was viewed as a way to overcome multiple perceived social and cultural barriers to PA, particularly for girls. CONCLUSIONS: Key elements that should be incorporated into a VR game for health intervention were identified and described. These also included the use of rewards, novelty and enjoyment in immersive game play, multiplayer options, and real-world elements, as well as continual updates and new challenge levels. The use of VR to promote PA in adolescents is promising, but some barriers were raised.
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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».