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Enregistrement W2954893309 · doi:10.1249/01.mss.0000562154.77053.bf

A Single Bout of Exercise Improves Accuracy in Video Gaming: a Pilot Study

2019· article· en· W2954893309 sur OpenAlexaffabout
Bernat de las Heras, Orville Li, Lynden Rodrigues, Jean-François Nepveu, Marc Roig

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo gameMedicinePhysical therapyLeaguePhysical medicine and rehabilitationTask (project management)PsychologyMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are 2.3 billion of video gamers worldwide and this number is expected to grow to more than 2.7 billion by 2021. Research has demonstrated negative associations between the number of hours spent in front of a screen and physical inactivity. Video gamers are thus at a great risk of experiencing long-term health issues associated to excessive sedentarism. Cardiovascular exercise has been proven to be an effective intervention in reducing the risk of cardiometabolic clinical conditions as well as enhancing brain health and function. However, whether exercise has positive effects on video game performance is not known. PURPOSE: To investigate the effects of a single bout of cardiovascular exercise on the performance of “League of Legends” (LoL), a video game played daily by more than 30 million players. METHODS: 14 healthy young (18-28 yo) LoL gamers played an individual LoL task of 20 min preceded by either 15 min of a high-intensity interval exercise or rest. The two conditions were administered on two separate days in a counterbalanced fashion. Video game performance was assessed as the number of targets destroyed, as well as accuracy, defined as the ability to destroy a target with only one attack. Attacks that required more than one attempt to destroy a target were counted as accuracy errors. RESULTS: Exercise improved the capacity of participants to successfully destroy targets, but differences between exercise (119.43 [4.23]) and rest (111.50 [3.98]) did not reach statistical significance (paired t-test; t=1.81; p=0.094). Exercise enhanced accuracy, with fewer errors after exercise than after rest (paired t-test; t=-2.38; p=0.033). Self-reported sitting time was negatively associated with total score after the rest condition (r=-0.55; p=0.040). Neither other variable (cardio-respiratory fitness, BMI, cognitive level) was associated with game performance. CONCLUSION: Exercise performed before playing LoL improves video game performance increasing accuracy. The fact that players with less sitting time showed better performance reinforces the importance of reducing sedentary behaviors in this group. The implementation of exercise routines in video gamers may improve their general health and their gaming performance. Supported by FRQS Junior I Salary Award (MR) and by the McGill Faculty of Medicine (OL).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,294 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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