Gamifying Movement: A Comprehensive Survey of Physical Activity Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Gamification has emerged as a powerful strategy for enhancing physical activity (PA) engagement by integrating motivational techniques and game elements into interventions. This research presents a comprehensive survey of gamified PA interventions by systematically analyzing the frequency of specific gamification elements and motivational techniques across various journal articles. A total of six major academic databases were examined to identify trends and research gaps in gamified PA applications. The study introduces the EAM Score Algorithm, which quantifies the presence and pairing of key game elements (e.g., leaderboard, challenges, progress bars) with motivational techniques (e.g., goal-setting, feedback, social support) to assess their impact on engagement, adherence, and motivation. To validate the EAM Score Algorithm, the study also analyzes 20 physical activity applications, including some of the most frequently studied PA apps. By comparing the frequency of gamification elements and motivational techniques in these apps with those in research articles, the study assesses the alignment between theoretical trends and real-world implementations. This approach helps identify gaps between academic research and practical application, providing valuable insights for researchers, health professionals, and developers working on gamified PA interventions. Findings indicate that engagement techniques (48.3%) are the most frequently discussed in the literature, highlighting their importance in gamified PA applications. Adherence (24.5%) is also a key focus but appears slightly less frequently. The overall EAM Score reflects a moderate emphasis on engagement, adherence, and motivation, indicating the need for a more balanced approach in future interventions. Using the EAM Algorithm, this research applies the framework in a real-world scenario by selecting the three most commonly studied apps. This implementation aims to evaluate the effectiveness of engagement, adherence, and motivation within these applications, providing insights into how gamification elements and motivational techniques influence user behavior. 52% of behavioral change techniques (BCTs) were identified in journal articles, making them the most frequently discussed motivational strategies compared to other techniques. The findings suggest that Health4Life offers the most well-balanced combination of engagement (68.35%), adherence (20.25%), and motivation (11.39%). Meanwhile, PuzzleWalk could strengthen its adherence strategies (12.50%) to enhance user adherence, while OnTheMove! may benefit from further improvements in its motivational components (11.48%) to sustain long-term 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 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 | 0,015 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».