Peer Review #2 of "Motivational strategies and approaches for single and multi-player exergames: a social perspective (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Background.Exergames have attracted the interest of academics, practitioners, and designers, in domains as diverse as health, human-computer interaction, psychology, and information technology.This is primarily because exergames can make the exercise experience more enjoyable and entertaining, and in turn, can increase exercise levels.Despite the many benefits of exergames, they suffer from retention problems.Thus, the objective of this article is to review theories and game elements that have been empirically examined or employed in an attempt to make exergames more motivating so people engage in sustained physical activity (duration of physical activity) in a repeating pattern over time (frequency of physical activity). Methodology.A literature search and narrative review were conducted.Results.Five major theories and elements were prevalent in the exergaming literature: (1) selfdetermination theory, (2) gamification, (3) competition and cooperation, (4) situational interest, and (5) social interaction.These theories and elements are important for encouraging long-term play and show promise for designing exergames to promote sustained engagement and motivate physical activity.We discuss their strengths and weaknesses throughout the paper. Conclusions.The long-term effectiveness of exergame interventions is unclear mainly because of the limited number of long-term studies completed to date.Better metrics are also needed to evaluate this effectiveness.We also identified particular attention to social factors and group dynamics, such as multi-player exergames and more effective player matchmaking strategies for increasing social connectedness, as a key area of future research.
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 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 | 0,032 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,143 | 0,082 |
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 ».