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Enregistrement W2911735867 · doi:10.2196/11151

A Game to Deal With Alcohol Abuse (Jib): Development and Game Experience Evaluation

2019· article· en· W2911735867 sur OpenAlexvenueno aff
Dárlinton Barbosa Feres Carvalho, Daniel Bueno Domingueti, Sandro Martins de Almeida Santos, Diego Roberto Colombo Dias

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de São João del-Rei
Mots-clésComputer scienceAlcoholDevelopment (topology)MathematicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol abuse is the primary cause of (public) health problems in most parts of the world. However, it is undeniable that alcohol consumption is a practice that is widely accepted socially in many places, even being protected by law as a cultural and historical heritage. The issue of alcohol abuse is complex and urgent, and consequently, it is necessary to create innovative approaches such as the proposal explored in this study. OBJECTIVE: This study aimed to explore the development and evaluation of a serious game for smartphones to present a novel approach to address the issue of alcohol abuse. METHODS: A serious game was developed to instill the consequences of alcohol abuse into the player through experimentation in the game. In the game, the consequences of alcohol use are demonstrated by increasing the game speed that gives an illusion of fun but also leads to a premature death. The evaluation employed an assessment based on the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) and the Game Experience Questionnaire (GEQ). The participants belonged to the university student's house. RESULTS: The game development process has been presented, including its mechanics and gameplay. The game has the style of action and adventure games in which the player controls an indigenous avatar that can deflect or attack opponents coming his or her way. The game evaluation comprised an assessment based on 23 participants, aged 20 to 29 years. According to the AUDIT assessment, 18 participants reported having a low or nonexistent degree of alcohol dependence and 5 declared average dependence. Regarding their habit of playing games on smartphones, 9 participants declared they have this habit of playing (habitual players), and among the 14 that did not have this habit of playing (nonhabitual players), 3 participants declared not having a smartphone at all. The GEQ core assessment showed a higher positive affect among the participants with a habit of playing games, scoring 2.80 (habitual players) on a scale of 4.0 versus 1.61 (nonhabitual players), and higher tension as an opposite relationship of 0.81 (nonhabitual players) versus 0.37 (habitual players). The overall GEQ evaluation showed that the game presents a more positive than negative affect on all users, besides showing the other desirable characteristics of serious games. CONCLUSIONS: We present a new way of dealing with the issue of alcohol abuse through a game designed for smartphones. It promotes an overall positive user experience, having a greater impact on users accustomed to games. The proposed approach has its niche, though it is still a minority in the evaluated population. Further research should explore new game features, such as new styles, to make the game more attractive to a wider audience, in addition to performing an in-depth study on the effects of playing it.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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