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Enregistrement W3096218877 · doi:10.2196/16693

Effects of Virtual Reality and Non–Virtual Reality Exercises on the Exercise Capacity and Concentration of Users in a Ski Exergame: Comparative Study

2020· article· en· W3096218877 sur OpenAlexvenueno aff
Junho Ko, Seong-Wook Jang, Hyo Taek Lee, Han-Kyung Yun, Yoon Sang Kim

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityHuman–computer interactionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recently, ski exergames have been gaining popularity due to the growing interest in health improvement. Conventional studies evaluating the effects of ski exergames only considered exercise capacity and overlooked concentration. Ski exergames consist of a motion platform for exercise and virtual reality (VR) content in the game. The VR content enhances the exercise capacity and concentration of the user by providing a challenging goal. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the effects of VR and non-VR exercises on the exercise capacity and concentration of users in a ski exergame. METHODS: To examine the effects of the VR content in ski exergames, we performed 2 experiments, non-VR exercise and VR exercise, where participants exercised on the motion platform. If a user performs an exercise without using any VR content, it is a non-VR exercise. Contrastingly, in the case of VR exercise, a user exercises according to the VR content (a downhill scenario). In addition to the range of motion (ROM) of the ankle and rated perceived exertion (RPE) to assess exercise capacity, we used electroencephalography (EEG) to assess users' concentration. RESULTS: We evaluated the effects of the VR content by comparing the results obtained from VR and non-VR exercises. The ROM of the ankle with VR exercise was wider than that with non-VR exercise. Specifically, ROM of the ankle was 115.71° (SD 17.71°) and 78.50° (SD 20.43°) in VR exercise and non-VR exercise, respectively. The RPE difference between the 2 exercises was not statistically significant. The result of the sensorimotor rhythm waves (which are concentration-related EEG signals) was more favorable for VR exercise than non-VR exercise. The ratios of sensorimotor rhythm wave in EEG were 3.08% and 2.70% in the VR exercise and non-VR exercise, respectively. CONCLUSIONS: According to the results of this experiment, higher exercise capability and concentration were achieved with the VR exercise compared with non-VR exercise. The observations confirm that VR content can enhance both exercise capability and concentration of the user. Thus, the ski exergames can be used effectively by those who, in general, do not like exercise but enjoy games.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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