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Enregistrement W2921964242 · doi:10.1016/j.heliyon.2019.e01241

Using technology to enhance and encourage dance-based exercise

2019· article· en· W2921964242 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

RevueHeliyon · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceContext (archaeology)PsychologyDance educationApplied psychologySociologyMultimediaComputer scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the role of Self-Service Technologies (SSTs) in dance-based exercise in order to begin exploring the motivations behind the use (or not) of SSTs by ordinary men and women in this context. The research approach employed interviews to gain insights into participants' use of SSTs and their exercise practices, in order to start establishing ways in which dance can be re/incorporated into people's lives through the design of appropriate SSTs. Findings from this study highlight the significant opportunity to further explore how the properties of music and dance can be integrated into the design of new SSTs. Literature suggests dance could be a beneficial exercise format for many people and self-service technology abounds for exercise but is often not used consistently. Our interviews asked participants about dance-based exercise and SSTs for exercise and showed that there is an opportunity to design SSTs to help people access dance-based exercise. SSTs should help people learn dance, build confidence, and dance alone or with others. SSTs could facilitate movement and increase engagement with physical activity whilst addressing issues around logistics, confidence and dance knowledge and experience.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,312 · 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