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Enregistrement W4220757970 · doi:10.17083/ijsg.v9i1.466

Serious Games for Healthy Nutrition. A Systematic Literature Review

2022· article· en· W4220757970 sur OpenAlex
Ifeoma Adaji

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

RevueInternational Journal of Serious Games · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensOkanagan University College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightPsychologyHealthy eatingApplied psychologyMedical educationPhysical activityMedicineObesityPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research indicates that the two main causes of being overweight and obese are living a sedentary lifestyle and unhealthy eating habits. Influencing people to be active and exercise is an active research area that has resulted in the development of several games both commercially available and for free. The area of influencing people to develop healthy eating habits, on the other hand, still has room for growth. In the current paper, I review existing serious games for healthy nutrition over the past five years and summarize the main findings based on three main themes: the design and development of the game, the evaluation of the game, and the findings from the evaluation. My results indicate that most games are designed in collaboration with a team of experts such as nutritionists, psychologists, HCI designers, and software developers. In addition, most of the games for kids are web-based while most of those for adults are mobile-based. Most games used a self-report approach to evaluation which was carried out over a range of period of 30 minutes to 90 days with between 10 to 531 participants. There were mixed results from the evaluations with most games partially achieving their aim. I conclude by suggesting guidelines for developing serious games for influencing healthy nutrition.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,337 · 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