Using a Human-Centered Design Process to Evaluate and Optimize User Experience of a Website (InPACT at Home) to Promote Youth Physical Activity: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Web-based physical activity interventions often fail to reach the anticipated public health impact due to insufficient use by the intended audiences. Objective: The purpose of this study was to use a human-centered design process to optimize the user experience of the Interrupting Prolonged sitting with ACTivity (InPACT) at Home website to promote youth physical activity participation. Methods: Qualitative interviews were conducted to assess engagement and pain points with the InPACT at Home website. Interview data were used to create affinity maps to identify themes of user responses, conduct a heuristic evaluation according to Nielsen's usability heuristics framework, and complete a competitive analysis to identify the strengths and weaknesses of competitors who offered similar products. Results: Key themes from end user interviews included liking the website design, finding the website difficult to navigate, and wanting additional features (eg, library of watched videos). The website usability issues identified were lack of labeling and categorization of exercise videos, hidden necessary actions and options hindering users from decision-making, error-prone conditions, and high cognitive load of the website. Competitive analysis results revealed that YouTube received the highest usability ratings followed by the Just Dance and Presidential Youth Fitness Program websites. Conclusions: Human-centered design approaches are useful for bringing end users and developers together to optimize user experience and impact public health. Future research is needed to examine the effectiveness of the InPACT at Home website redesign to attract new users and retain current users, with the end goal of increasing youth physical activity engagement.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».