Towards a Framework for Designing and Assessing Game-Based Approaches for Sustainable Water Governance
Notice bibliographique
Résumé
Most of the literature on serious games and gamification calls for a shift from evaluating practices to using theories to assess them. While the former is necessary to justify using game-based approaches, the latter enables understanding “why” game-based approaches are beneficial (or not). Based on earlier review papers and the papers in this special issue of Water entitled “Understanding game-based approaches for improving sustainable water governance: the potential of serious games to solve water problems”, we show that game-based approaches in a water governance context are relatively diverse. In particular, the expected aims, targeted audience, and spatial and temporal scales are factors that differentiate game-based approaches. These factors also strongly influence the design of game-based approaches and the research developed to assess them. We developed a framework to guide and reflect on the design and assessment of game-based approaches, and we suggest opportunities for future research. In particular, we highlight the lack of game-based approaches that can support “society-driven” sustainable water governance.
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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 | 0,057 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».