Development of Serious Games (Equit’Game) to Address Health and Environmental Inequalities: Protocol for an App-Delivered Program to Perform a Territorial Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Territorial diagnosis is a prerequisite for local actions concerning public health and for the reduction of social, environmental, and health-related inequalities. To orient local programs or initiatives targeting health inequalities, policymakers need a simulation of territorial diagnosis tools. Yet, very few platforms have been developed for the purpose of guiding public authorities as they seek to reduce these social inequalities. OBJECTIVE: This study aimed to describe the design and methods of the development process of a territorial diagnosis tool based on a serious game named Equit'Game that puts learners at the heart of the territorial diagnosis process, asking them to review the current state of health, environmental state, and socioeconomic state of their territory. METHODS: The realistic situations employed in our serious game should encourage players, in a fun and playful manner, to (1) appropriate the data of their own territory, (2) apply their methodological knowledge in a practical way, (3) reflect on the most pertinent statistical or spatial tools for their situation, and (4) ultimately, to acquire new knowledge and skills in the use of territorial diagnosis tools with a spatial dynamic. Equit'Game was deployed over the course of a week's training and structured into 4 levels: level 1, Dataminer (identifying relevant information to respond to the question); level 2, Analyst (selecting the appropriate method of analysis); level 3, Atlas (mapping the data); and level 4, Cluster (extraction of statistical and spatial information). Equit'Game has also been designed as a sort of virtual campus, creating a fun learning environment in which each door represents a level. Users can access Equit'Game via a platform compatible with tablets, PCs, and mobile phones. RESULTS: In the first step, we tested our application interface designed especially for adults among a panel of local health professionals. The following are some of the most relevant points: font size and colors used, voice accompaniment in texts and messages guiding the user, clear and easy interfaces, and the change between successive game levels. In the second step, we used our application, Equit'Game, with postgraduate students from the School of Public Health (École des hautes études en santé publique). At the end of the game session, we conducted a satisfaction survey, including several items covering both the application interface and the execution of the game. CONCLUSIONS: Equit'Game was developed to help learners with the techniques of territorial diagnosis, with the aim of creating an innovative tool for public health capable of conveying educational messages and providing a structure for training. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/11786.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,021 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».