MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412625564 · doi:10.1080/17483107.2025.2529508

Gamification strategies that promote leisure participation in children and youth with disabilities

2025· article· en· W4412625564 sur OpenAlexafffundabout
Ebrahim Mahmoudi, Mehrnoosh Movahed, Annette Majnemer, Carlos Denner dos Santos, Gillian Backlin, Alexandre Siou, Stephanie Glegg, Lesley Pritchard, Janet McCabe, Keiko Shikako‐Thomas

Notice bibliographique

RevueDisability and Rehabilitation Assistive Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British ColumbiaOntario Tech UniversityMcGill UniversityUniversity of VictoriaUniversité de SherbrookeMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFondation de l'Hôpital de Montréal pour enfantsChildren's Hospital Foundation
Mots-clésPsychologyGerontologyLeisure timeDevelopmental psychologyPhysical activityPhysical medicine and rehabilitationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Participation in leisure activities is important for childhood development; however, youth with disabilities (YWD) experience participation limitations due to various barriers, including a lack of information about available adaptive and inclusive leisure activities. The Jooay mobile app, addresses this barrier by providing YWD, parents, and clinicians with information about adaptive and leisure activities in their neighborhoods across Canada. Game-like features, known as gamification, can enhance user engagement with mobile technologies and support health behavior change. OBJECTIVE: This study sought to explore the needs and perspectives of YWD, parents, clinicians, and community organizations about how gamification can increase their engagement with a mobile app that targets health behavior changes. MATERIALS AND METHODS: = 21) with YWD, parents, clinicians, and community organization representatives. Interviews were recorded and transcribed verbatim. Deductive and inductive approaches alongside constant comparative analysis were used. RESULTS: Qualitative analysis revealed four interconnected gamification strategies: (1) supporting participation goals; (2) bringing fun; (3) connecting with others; and (4) consideration for different users' experiences. We learned that mobile apps may have increased success in facilitating health behavior changes if they are tailored to individual preferences and may benefit from including personalized goal setting, a feedback system, such as a progress tracker, fun-related elements (especially for YWD), social networking for peer support, tailored user experiences for different user types, and expanded safety features to ensure privacy. CONCLUSIONS: These findings inform the inclusive and participatory design of digital health tools like Jooay, highlighting their potential to support behavior change, and promote meaningful participation in leisure activities.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDisability and Rehabilitation Assistive TechnologyMême sujetCerebral Palsy and Movement DisordersTravaux en français237 207