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Enregistrement W4412765818 · doi:10.3389/frsle.2025.1607117

Sleep hygiene games and gamification: where are we and where are we heading?

2025· article· en· W4412765818 sur OpenAlexaff
Zilu Liang, Edward F. Melcer, Nhung Huyen Hoang, Kingkarn Khotchasing

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sleep · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésHeading (navigation)Sleep hygieneHygieneSleep (system call)PsychologyMedicineComputer scienceSleep qualityGeographyNeuroscienceGeodesyOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep hygiene encompasses the habits, behaviors, and environmental adjustments conducive to achieving a restful sleep at night. Practices such as maintaining a consistent bedtime routine, avoiding sleep-disruptive substances such as alcohol and caffeine, and ensuring a dark and quiet bedroom are examples of good sleep hygiene. There is growing evidence that well-designed serious games can facilitate desired healthy behavioral changes, suggesting their potential for sleep hygiene intervention. This paper presents a narrative review of existing serious games and gamified systems designed for sleep hygiene intervention in daily life, providing an overview of the current landscape of Sleep Hygiene Games and Gamified Systems (SHG2S). We searched for peer-reviewed publications using four databases including Web of Science, PubMed, ACM Digital Library, and IEEE Xplore. The analysis focused on the targeted sleep hygiene, game design elements, and system evaluation and validation. We found that Accomplishment (e.g., rewards, level-up, leaderboard), Avoidance (e.g., punishment), and Social Relatedness (e.g., group quest, social prod, friending) were the most frequently employed game designs in SHG2S. Most SHG2S focused on addressing nighttime routine, while optimizing sleep environment has largely been underexplored. Existing SHG2S are also limited in addressing different cultural background and sleep patterns. Overall, empirical evidence is still limited regarding whether, why and how gamification leads to favorable effects on sleep hygiene over various temporal scales. Future work should focus on establishing a comprehensive and standardized evaluation framework to facilitate cross-study comparison and to collect evidence on the effectiveness of SHG2S.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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