Effects of prolonged engagement in alternating video games and smartphone use on muscle endurance and physical activity intentions in young healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies suggest a negative effect of acute and prolonged use of smartphones or video games on physical performance. This study examined the effect of alternating between video gaming and smartphone scrolling on subsequent muscle endurance performance and physical activity intention in young adults. Thirty-eight young adults (19 ± 1 y.o.; 13 female) participated in this within-subjects crossover pre–post-test comparison design study. Participants engaged either in 90 min alternating between video gaming and smartphone scrolling (VGSS condition) or watching documentaries (control condition). Perceived workload, mental fatigue, motivation and boredom in each condition were assessed. Cognitive performance and physical activity intention were measured pre–post VGSS and control condition through a working memory 2-Back task and the Borg 6–20 scale, respectively. Then, participants performed a knee extensors endurance task until exhaustion at 20% of their maximal voluntary peak force. Participants perceived the VGSS as more demanding than watching documentaries (p < .001, rank-biserial correlation = 0.640), but only a slight increase in mental fatigue (9/100) and no difference between conditions in cognitive performance (p = .107, η2p = 0.069) were observed. Regardless of the condition, motivation decreased, and boredom increased over time. Muscle endurance performance did not differ after VGSS or documentaries watching (p = .239, d = 0.116), and physical activity intention decreased (p < .001, η2p = 0.446) regardless of condition. Engaging in VGSS did not induce a specific state of mental fatigue, which may explain the absence of impaired muscle endurance performance. Both conditions negatively impacted physical activity intentions, suggesting that sitting in front of a screen impairs intentions to be active.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».