MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W13335017 · doi:10.15173/mjc.v7i0.253

Video Games as Change Agents -- The Case of Homeless: It's No Game

2011· article· en· W13335017 sur OpenAlexaffvenue
Terry Lavender

Notice bibliographique

RevueThe McMaster Journal of Communication · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo gameSociologyPsychologyComputer scienceMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, with the coming of age of a new generation of social activists raised on video games and the release of new tools that make video game development easier for individuals and small groups, many activists have begun to release video games designed to further their cause. However, there is little evidence as to the effectiveness of video games in changing attitudes. The video game, Homeless: It’s No Game was developed to determine whether people could be persuaded to become more sympathetic to the plight of the homeless by playing the role of a homeless woman in a video game and whether this persuasive effect could be measured. Volunteers were recruited to answer a survey of attitudes towards the homeless and were then assigned to either play the game, read a short story about homelessness, or to be part of a control group, after which the survey was re-administered. Results were mixed, with some indicators showing an increase in sympathy towards the homeless and others showing no significant effect. There were also some indications that playing the video game led to a strengthened belief in the effectiveness of video games in raising awareness of social issues. The results indicate that games can help reinforce a social activist message, especially if their audiences consider them realistic.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe McMaster Journal of CommunicationMême sujetImpact of Technology on AdolescentsTravaux en français237 207