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Enregistrement W1998835481 · doi:10.3138/d781-r2q5-5587-3153

Role-Playing Games in Cybercartography: Multiple Perspectives and Critical Thinking

2006· article· en· W1998835481 sur OpenAlexaffvenue
Claire Dormann, Sébastien Caquard, Birgit Woods, Robert Biddle

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisPerspective (graphical)Computer scienceNarrativeContext (archaeology)Critical thinkingGame mechanicsHuman–computer interactionGame designComputer gameData scienceMultimediaPsychologyArtificial intelligenceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the use of computer games in cybercartography and how computer game characteristics can enhance the design of cybercartographic products. We focus on investigating multiple perspectives through role play in a geospatial virtual environment. The ways in which literature and film support multiple perspectives can guide us in our design efforts for developing cybercatographic atlases. We explore the potential of games for presenting multiple points of view in an environmental context through the modification of an existing computer game that includes quest narratives and character interaction as well as role play. Active engagement with different characters and the environment in role-playing games encourages exploration and learning, and these interactions give a player the opportunity to discover diverse points of view and develop different ways of solving problems. Multiple points of view in cybercartography can offer a plurality of voices on critical issues. In particular, information presented in maps can stimulate ideas and encourage critical thinking. This leads us to conclude that the engaging and emotional dimensions of computer games can be combined with the multiple perspectives they offer to attract new atlas users and to provide them with a more critical perspective on geographic and environmental information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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