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Enregistrement W2983440585 · doi:10.1089/g4h.2019.0070

Design Elements During Development of Videogame Programs for Children with Autism Spectrum Disorder: Stakeholders' Viewpoints

2019· article· en· W2983440585 sur OpenAlexaff
Parisa Ghanouni, Tal Jarus, Jill G. Zwicker, Joseph M. Lucyshyn, Brooke Fenn, Elyse Stokley

Notice bibliographique

RevueGames for Health Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensChild and Family Research InstituteSunny Hill Health Centre for ChildrenUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutism spectrum disorderViewpointsThematic analysisMirroringPsychologyAutismPsychological interventionIntervention (counseling)Focus groupFlexibility (engineering)Typically developingApplied psychologyDevelopmental psychologyQualitative researchSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Research has demonstrated that videogame programs can be an effective intervention targeting social challenges among children with autism spectrum disorder (ASD). Despite the rapid growth in developing videogame programs, incorporation of stakeholders' views has been limited. Objective: This project aimed to identify the design elements that should be considered during development of videogame programs for children with ASD, from the perspectives of stakeholders. Materials and Methods: We involved 26 stakeholders, including parents of children with ASD, youth with ASD, and clinicians working with individuals with ASD in focus groups and interviews. Results: Thematic analysis yielded three themes: (1) addressing heterogeneity and diverse needs; (2) mirroring real world; and (3) teaching strategies. Conclusion: Incorporating these elements during development of videogame programs can help enhance the outcomes for children with ASD. By including stakeholders' voices, it is assumed that the developed videogame programs may serve as user-friendly and engaging tools to potentially complement traditional interventions when overcoming social difficulties in individuals with ASD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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