The Effect of Expectations on Experiences and Engagement with an Applied Game for Mental Health
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Applied games are considered a promising approach to deliver mental health interventions. Nonspecific factors such as expectations and motivation may be crucial to optimize effectiveness yet have not been examined so far. The current study examined the effect of expectations for improvement on (1) experienced fun and positive affect, and (2) in-game play behaviors while playing MindLight, an applied game shown to reduce anxiety. The secondary aim was to examine the moderating role of symptom severity and motivation to change. Materials and Methods: Fifty-seven participants (47 females; 17–21 years old) preselected on anxiety symptoms viewed a trailer in which MindLight was promoted as either a mental health or an entertainment game. These trailers were used to induce different expectations in participants. Participants subsequently played the game for 60 minutes. Before playing, participants filled out questionnaires about their general anxiety symptoms, motivation to change, state anxiety, affect, and arousal. While playing, in-game behaviors and galvanic skin response (GSR) were recorded continuously. After playing, state anxiety, affect, and arousal were measured again as well as experienced fun. Results: Participants in both trailer conditions showed increases in state anxiety, arousal, and GSR. Expectations did not influence experienced fun and positive affect, nor in-game behaviors. In addition, no moderation effects of motivation to change and symptom severity were found. Conclusion: Experiences and engagement with MindLight were not influenced by expectations, motivation to change, and symptom severity. For future research, it is recommended to examine individual differences in these effects, and long-term and more distal outcomes and processes.
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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 | 0,001 | 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 ».