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Enregistrement W2343691776 · doi:10.3390/w8050175

Exploring the Potential Impact of Serious Games on Social Learning and Stakeholder Collaborations for Transboundary Watershed Management of the St. Lawrence River Basin

2016· article· en· W2343691776 sur OpenAlexafffund
Wietske Medema, Alison Furber, Jan Adamowski, Qiqi Zhou, Igor Mayer

Notice bibliographique

RevueWater · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSocial learningCognitive reframingContext (archaeology)StakeholderStakeholder engagementEnvironmental resource managementPublic relationsKnowledge managementPolitical sciencePsychologyComputer scienceGeographyEnvironmental scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The meaningful participation of stakeholders in decision-making is now widely recognized as a crucial element of effective water resource management, particularly with regards to adapting to climate and environmental change. Social learning is increasingly being cited as an important component of engagement if meaningful participation is to be achieved. The exact definition of social learning is still a matter under debate, but is taken to be a process in which individuals experience a change in understanding that is brought about by social interaction. Social learning has been identified as particularly important in transboundary contexts, where it is necessary to reframe problems from a local to a basin-wide perspective. In this study, social learning is explored in the context of transboundary water resource management in the St. Lawrence River Basin. The overarching goal of this paper is to explore the potential role of serious games to improve social learning in the St. Lawrence River. To achieve this end, a two-pronged approach is followed: (1) Assessing whether social learning is currently occurring and identifying what the barriers to social learning are through interviews with the region’s water resource managers; (2) Undertaking a literature review to understand the mechanisms through which serious games enhance social learning to understand which barriers serious games can break down. Interview questions were designed to explore the relevance of social learning in the St. Lawrence River basin context, and to identify the practices currently employed that impact on social learning. While examples of social learning that is occurring have been identified, preliminary results suggest that these examples are exceptions rather than the rule, and that on the whole, social learning is not occurring to its full potential. The literature review of serious games offers an assessment of such collaborative mechanisms in terms of design principles, modes of play, and their potential impact on social learning for transboundary watershed management. Serious game simulations provide new opportunities for multidirectional collaborative processes by bringing diverse stakeholders to the table, providing more equal access to a virtual negotiation or learning space to develop and share knowledge, integrating different knowledge domains, and providing opportunities to test and analyze the outcomes of novel management solutions. This paper concludes with a discussion of how serious games can address specific barriers and weaknesses to social learning in the transboundary watershed context of the St. Lawrence River Basin.

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)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations108
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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