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Enregistrement W4390973238 · doi:10.2196/44423

Exploring a Gaming-Based Intervention for Unemployed Young Adults: Thematic Analysis

2024· article· en· W4390973238 sur OpenAlexvenueno aff
Ingjerd J Straand, Asbjørn Følstad, Jone Bjørnestad

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetThematic analysisPsychological interventionPsychologyApplied psychologyIntervention (counseling)Context (archaeology)UsabilityUser experience designPsychological resilienceFormative assessmentMedical educationSocial psychologyDevelopmental psychologyPedagogyQualitative researchComputer scienceMedicineHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Promoting positive psychologies that promote resilience such as a growth mindset could be beneficial for young, unemployed adults, as many lack the self-esteem and self-efficacy to cope with job search adversity. These young people may be reached at scale through the web-based delivery of self-administered positive psychology interventions. However, past studies report unsatisfying user experiences and a lack of user engagement. A gaming-based experience could be an approach to overcoming these challenges. OBJECTIVE: Our research objective was to explore how young, unemployed adults experience a positive psychology intervention designed as a game to extract learning and principles for future intervention research and development. METHODS: To respond to the research question, a team of researchers at the University of Stavanger worked with designers and developers to conceptualize and build a gaming-based intervention. Feedback from the users was collected through formative usability testing with 18 young adults in the target group. Retrospectively, recordings and notes were transcribed and subjected to thematic analysis to extract learnings for the purposes of this paper. RESULTS: A total of 3 themes were identified that pinpoint what we consider to be key priorities for future gaming interventions for unemployed young adults: adaptation to user preferences (eg, need for responding to user preferences), empathic player interaction (eg, need for responsiveness to user inputs and a diverse set of interaction modes), and sensemaking of experience and context (eg, need for explicit presentation of game objectives and need for management of user expectations related to genre). CONCLUSIONS: Feedback from end users in usability-testing sessions was vital to understanding user preferences and needs, as well as to inform ongoing intervention design and development. Our study also shows that game design could make interventions more entertaining and engaging but may distort the intervention if the game narrative is not properly aligned with the intervention intent and objectives. By contrast, a lack of adaptation to user needs may cause a less motivating user experience. Thus, we propose a structured approach to promote alignment between user preferences and needs, intervention objectives, and gameplay.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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