Serious games for serious crises: reflections from an infectious disease outbreak matrix game
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While there is widespread recognition of global health failures when it comes to infectious disease outbreaks, there is little discussion on how policy-makers and global health organizations can learn to better prepare and respond. Serious games provide an underutilized tool to promote learning and innovation around global health crises. In order to explore the potential of Serious Games as a policy learning tool, Global Affairs Canada, in collaboration with the Department of National Defense and academic partners, developed and implemented a matrix game aimed at prompting critical reflection and gender-based analysis on infectious disease outbreak preparedness and response. This commentary, written by the core development team, reflects on the process and outcomes of the gaming exercise, which we believe will be of interest to others hoping to promote innovative thinking and learning around global health policy and crisis response, as well as the application of serious games more broadly. MAIN BODY: Participants reported, through discussions and a post-game survey, that they felt the game was reflective of real-world decision-making and priority-setting challenges during a crisis. They reflected on the challenges that emerge around global health co-operation and outbreak preparedness, particularly noting the importance of learning to work with private actors. While participants only sporadically applied gender-based analysis or considered the social determinants of health during the game, post-game discussions led to reflection on the ways in which equity concerns are put aside during a crisis scenario and on why this happens, offering critical learning opportunities. CONCLUSION: Matrix games provide opportunities for policy-makers and health professionals to experience the challenges of global health co-operation, test ideas and explore how biases, such as those around gender, influence policy-making and implementation. Due to their flexibility, adaptability and accessibility, serious games offer a potentially powerful learning tool for global health policy-makers and practitioners.
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 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».