StepsBooster-S: A Culturally Tailored Step-Based Persuasive Application for Promoting Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
An inactive lifestyle is associated with an increased risk of health problems. The combination of mobile step-trackers and persuasive strategies can be considered useful tools for encouraging physical activity. This paper presents the design, development, and evaluation of a culturally tailored persuasive app to motivate physical activity. For this research, we developed a step-tracking app, StepsBooster-S, that is tailored to be culturally appropriate for Saudi adults using the user-centred design approach. A 10-day in-the-wild study was conducted with 30 participants to evaluate the usability and effectiveness of the app using a mixed-methods approach. Results showed that StepsBooster-S is generally effective; however, it led to a highly significant increase in physical activity among the Saudis compared to Canadians. Our results also showed that the Saudi audience engaged more with the app, reported more positive experience from using the app, and enjoyed the collectivists-oriented features such as cooperation more than the Canadian audience. We conclude that persuasive health apps, especially those that are targeted at physical activity, are more effective if they are tailored to be culturally appropriate for the target audience. These findings reinforce the importance of cultural factors for designing technologies that motivate behaviour change.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».