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Enregistrement W2793318014 · doi:10.7759/cureus.2256

Trapped as a Group, Escape as a Team: Applying Gamification to Incorporate Team-building Skills Through an ‘Escape Room’ Experience

2018· article· en· W2793318014 sur OpenAlexaff
Xiao Chi Zhang, Hyunjoo Lee, Carlos Rodriguez, Joshua Rudner, Teresa M. Chan, Dimitrios Papanagnou

Notice bibliographique

RevueCureus · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGroup (periodic table)Team effectivenessKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teamwork, a skill critical for quality patient care, is recognized as a core competency by the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME). To date, there is no consensus on how to effectively teach these skills in a forum that engages learners, immerses members in life-like activities, and builds both trust and rapport. Recreational 'Escape Rooms' have gained popularity in creating a life-like environment that rewards players for working together, solving puzzles, and completing successions of mind-bending tasks in order to effectively 'escape the room' in the time allotted. In this regard, escape rooms share many parallels with the multitasking and teamwork that is essential for a successful emergency department (ED) shift. A pilot group of nine emergency medicine (EM) residents and one senior EM faculty member underwent a commercial escape room as part of a team-building exercise in January 2018. The escape room required participants to practice teamwork, communication, task delegation, and critical thinking to tackle waves of increasingly complex puzzles, ranging from hidden objects, physical object assembly (i.e., jigsaw puzzles), and symbol matching. Activities required members to recognize and utilize the collective experiences, skills, knowledge base, and physical abilities of the group. After the game, players underwent a structured 'game-master' debriefing facilitated by an employee of the commercial escape room; this was followed by a post-event survey facilitated by a faculty member, which focused on participants' feelings, experiences, and problem-solving techniques. Escape rooms afford learners the opportunity to engage in an activity that rewards teamwork and effective leadership through experiences that directly link to specific ACGME milestones and educational learning theories. EM participants were engaged in the activity and felt that the escape room reproduced an environment analogous to the ED. The debriefing that followed the activity provided a satisfactory conclusion to the experience; but learners preferred a more organized debriefing format that provided them with constructive and specific feedback on their performance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,339 · 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'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

Citations139
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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