Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Predicting Physical Activity Levels for the Personalization of Well-Being Programmes
Pobierz

Tytuł: Predicting Physical Activity Levels for the Personalization of Well-Being Programmes

Tytuł odmienny:

Przewidywanie poziomu aktywności fizycznej na potrzeby personalizacji programów well-being

Autor:

Małowiecki, Andrzej ; Jaśkiewicz, Julia

Opis:

Business Informatics = Informatyka Ekonomiczna, 2023, Nr 1-2 (65-66), s. 33-41

Abstrakt:

Aim: The aim of this paper is to verify whether a machine learning model can be effectively used to predict people’s physical activity levels for personalising employee well-being programmes in companies. Methodology: The following research methodologies were used in this paper: literature analysis and experiment, in the form of verification of the predictions made by the created machine learning model. Results: The results obtained from the evaluation of the model showed that the use of human characteristics data to predict physical activity levels for the personalisation of well-being programmes does not guarantee good enough results. Implications and recommendations: By effectively predicting physical activity levels, well-being programmes can be more effectively personalised to the individual needs of employees, which can contribute to improving their health. Originality/value: The literature review found that the use of machine learning to predict physical activity levels has not been described in detail in the literature.

Wydawca:

Publishing House of Wroclaw University of Economics and Business

Miejsce wydania:

Wroclaw

Data wydania:

2023

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ie.2023.1-2.04 ; oai:dbc.wroc.pl:138355

Język:

eng

Powiązania:

Business Informatics = Informatyka Ekonomiczna, 2023, Nr 1-2 (65-66)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-SA 4.0

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Temat i słowa kluczowe:

GPAQ MET well-being machine learning

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

25 lip 2025

Data dodania obiektu:

25 lip 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

168

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dlibra.kdm.wcss.pl/publication/177113

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Predicting Physical Activity Levels for the Personalization of Well-Being Programmes 25 lip 2025

Obiekty Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Well-being in Rapidly Developing China

Okulicz-Kozaryn, Adam

2010
artykuł
Argumenta Oeconomica
Argumenta Oeconomica
Income distribution, growth and well-being : evidence of a quantitative approach for selected OECD countries

Bacchettinini, Valentina Aristei, David Calzoni, Giuseppe

2009
artykuł
e-Informatica Software Engineering Journal
e-Informatica Software Engineering Journal
Boosting and Comparing Performance of Machine Learning Classifiers with Meta-heuristic Techniques to Detect Code Smell

Jain, Shivani Saha, Anju Huzar, Zbigniew. Redakcja Madeyski, Lech. Redakcja

artykuł
Correlations between physical activity and well-being status in young adults

Mahardika, Nanda Dwi Rahman, Farid

2025
artykuł
Supporting mental health: pre-post four-week psychological capacity building program for Indian target sport athletes

Gill, Shivjot Singh, Parwinder

2024
artykuł
Determinants of well-being and welfare

Maciejasz-Świątkiewicz, Marta

2011
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Managerial well-being and job satisfaction. Research results illustrated by the the example of selected coal mines in Upper Silesia

Rakowska, Anna

2011
artykuł
Śląski Przegląd Statystyczny = Silesian Statistical Review
Śląski Przegląd Statystyczny = Silesian Statistical Review
The construction of well-being indicators: from definitions to measures and to interpretation

Maggino, Filomena

2013
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji