Affective Game Planning for Health Applications: Quantitative Extension of Gerontoludic Design Based on the Appraisal Theory of Stress and Coping
Notice bibliographique
Résumé
User retention is the first challenge in introducing any information and communication technologies (ICT) for health applications, particularly for seniors who are increasingly targeted as beneficiaries of such technologies. Interaction with digital technologies may be too stressful to older adults to guarantee their adoption in their routine selfcare. The second challenge, which also relates to adoption, is to supply empirical evidence that support the expectations of their beneficial outcomes. To address the first challenge, persuasive technologies such as serious games (SGs) are increasingly promoted as ludic approaches to deliver assistive care to older adults. However, there are no standards yet to assess the efficacy of different genres of games across populations, or compare and contrast variations in health outcomes arising from user interface design and user experience. For the past 3 decades, research has focused either on qualitative assessment of the appeal of digital games for seniors (by game designers) or on the quantitative evaluation of their clinical efficacy (by clinical researchers). The consensus is that interindividual differences play a key role in whether games can be useful or not for different individuals. Our challenge is to design SGs that retain their users long enough to sustain beneficial transfer effects. We propose to add a neuropsychological experimental framework (based on the appraisal theory of stress and coping) to a Gerontoludic design framework (that emphasizes designing positive and meaningful gaming experience over benefit-centric ones) in order to capture data to guide SG game development. Affective Game Planning for Health Applications (AGPHA) adds a model-driven mixed-methods experimental stage to a user-centered mechanics-dynamics-aesthetics game-design cycle. This intersectoral framework is inspired by latest trends in the fields of neuroimaging and neuroinformatics that grapple with similar challenges related to the psychobiological context of an individual's behaviors. AGPHA aims to bring users, designers, clinicians, and researchers together to generate a common data repository that consists of 4 components to define, design, evaluate, and document SGs. By unifying efforts under a standard approach, we will accelerate innovations in persuasive and efficacious ICTs for the aging population.
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 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 ».