Assessing the benefits of serious games to support sustainable decision-making for transboundary watershed governance
Notice bibliographique
Résumé
The overarching objective of this paper is to consider the ways that serious games could be developed in the future to maximise potential benefits in the context of governance of complex transboundary water systems. A focus is placed on the use of serious games for decision-making; as such the use of serious games for other purposes (e.g. games with a solely educational purpose), while interesting and useful, is outside the scope of this work. The Upper St Lawrence was used as a case study of a transboundary watershed to enable specific examples of the potential uses of serious games to be drawn. A review of the serious games and decision-making literature was undertaken to derive a theory framework for the way serious games might be able to support decision-making in different contexts. Following this, exploratory interviews were conducted with water resource managers across the St Lawrence region to establish whether a serious game might be useful in this particular context. Three decision-making contexts were identified in which serious games might be a useful tool: decision-making involving complex systems or significant uncertainty, decision-making involving multiple stakeholders with divergent perspectives and decision-making under time constraints. It was found that several contextual factors make the St Lawrence region a potentially viable candidate for the development of a serious game to support decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».