MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391101206 · doi:10.2196/51596

Effects of a Rice-Farming Simulation Video Game on Nature Relatedness, Nutritional Status, and Psychological State in Urban-Dwelling Adults During the COVID-19 Pandemic: Randomized Waitlist Controlled Trial

2024· article· en· W4391101206 sur OpenAlexaboutno aff
Seulki Lee, Chisung Yuh, Yu‐Bin Shin, Heon‐Jeong Lee, Young‐Mee Lee, Jungsil Lee, Chul‐Hyun Cho

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute for Information and Communications Technology PromotionMinistry of Science and ICT, South KoreaIran Telecommunication Research CenterNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialAnxietyQuality of life (healthcare)Mental healthPsychological interventionDistressMedicinePsychologyGerontologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During the COVID-19 pandemic, urban inhabitants faced significant challenges in maintaining connections with nature, adhering to nutritional guidelines, and managing mental well-being. OBJECTIVE: Recognizing the urgent need for innovative approaches, this study was designed to explore the potential benefits of a specific digital intervention, the rice-farming simulation game Sakuna: Of Rice and Ruin, for nature relatedness, nutritional behaviors, and psychological well-being. METHODS: A total of 66 adults without any prior major psychiatric disorders residing in an urban area were recruited for the study. They were randomly assigned to 2 groups through block randomization: the immediate intervention group (IIG; 34/66, 52%) and the waitlist group (32/66, 48%). Participants in the IIG were instructed to play the game for at least 4 days per week for 3 weeks, with each session lasting from 30 minutes to 3 hours. Assessments were performed at baseline, week 1, and week 3. The Nature Relatedness Scale (NR) and Nutrition Quotient Scale were used to evaluate nature relatedness and nutritional state, respectively. Furthermore, psychological state was assessed using the World Health Organization Quality of Life-Brief Version (WHOQOL-BREF), Brief Fear of Negative Evaluation Scale, Social Avoidance and Distress Scale, Toronto Alexithymia Scale, State-Trait Anxiety Inventory, Center for Epidemiologic Studies Depression Scale Revised, and Korean Resilience Quotient. RESULTS: This study's results revealed significant time interactions between the IIG and waitlist group for both the total NR score (P=.001) and the score of the self subdomain of NR (P<.001), indicating an impact of the game on nature relatedness. No group×time interactions were found for the total Nutrition Quotient Scale and subdomain scores, although both groups showed increases from baseline. For psychological state, a significant group×time interaction was observed in the total WHOQOL-BREF score (P=.049), suggesting an impact of the game on quality of life. The psychological (P=.01), social (P=.003), and environmental (P=.04) subdomains of the WHOQOL-BREF showed only a significant time effect. Other psychological scales did not display any significant changes (all P>.05). CONCLUSIONS: Our findings suggest that the rice-farming game intervention might have positive effects on nature relatedness, nature-friendly dietary behaviors, quality of life, anxiety, depression, interpersonal relationships, and resilience among urban adults during the COVID-19 pandemic. The impact of pronature games in confined urban environments provides valuable evidence of how digital technologies can be used to enhance urban residents' affinity for nature and psychological well-being. This understanding can be extended in the future to other digital platforms, such as metaverses. TRIAL REGISTRATION: Clinical Research Information Service (CRIS) KCT0007657; http://tinyurl.com/yck7zxp7.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetUrban Green Space and HealthTravaux en français237 207