An analysis of productivity app strengths: An environmental scan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDIn recent years, productivity apps have become the most commonly used apps. While some may feel productivity apps work solely as a result of the placebo effect , productivity apps have been shown to have three major benefits: accountability, assessment, and improvement. Stress levels were especially reduced in the two meditation groups as opposed to the muscle relaxation group . Furthermore, there has been reported evidence on the effectiveness of app-based meditation and mindfulness in reducing stress and increasing productivity for users.METHODSIn order to answer the research question, published articles from ProQuest, Business Source Premier and Web of Science were used. Additionally, Harvard Business Review was also used as a source of grey literature. Information was collected in order to determine the strengths of competing productivity apps and how they could limit or be applied to the Felicity App. The research was reviewed based on screening tools that assessed validity and relevance. Included studies were published within Asia, North America, Australia, or Europe, and were either quantitative, qualitative, randomized controlled trial (RCT), surveys, experiments with participants, or academic studies. Study screening and extraction were completed independently among two authors. Disagreements following reconciliation between the two authors were settled by a third author.RESULTSThe selected articles discuss information including methods of improving productivity, mobile-based interventions that are effective at improving either overall health or productivity, and techniques that may be applicable to the Felicity App as a mobile-based intervention.CONCLUSIONThe results show that the Felicity App can improve user outcomes by integrating features from other applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».