Using the Phylo Card Game to advance biodiversity conservation in an era of Pokémon
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Broader realization of both increasing biodiversity loss and pressures on ecosystems worldwide has highlighted the importance of public perceptions of species and the subsequent motivations towards improving the status of natural systems. Several new proposals have arisen in reference to environmental learning, including mimicking popular gaming media. Inspired by the popular game Pokémon, the Phylo Trading Card Game (Phylo game) is one such emerging possibility. It was invented as an open-source, competitive, and interactive game to inform players’ knowledge of species, ecosystems, and negative environmental events (e.g., climate change, oil spills, wildfires). The game has now achieved global reach, yet the impact of this game on conservation behavior has never been tested. This study used a randomized control trial to evaluate the Phylo game’s impact on conservation behavior (i.e., Phylo condition). This was compared to an information control condition with a more traditional learning method using a slideshow (i.e., Slideshow condition). A second card game was used to control for the act of playing a game (i.e., Projects condition). We found that ecological perceptions (i.e., the perceived relationship of species to their ecosystems) and species knowledge increased after both the game and the slideshow, but the Phylo Game had the added benefit of promoting more positive affect and more species name recall. It also motivated donation behavior in the direction of preventing negative environmental events instead of directly aiding an individual species or ecosystem. Our findings highlight the potential value of this game as a novel engagement tool for enhancing ecological literacy, motivations, and actions necessary to meet ecological challenges.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle