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Enregistrement W3036999917 · doi:10.1590/0034-7167-2019-0116

Serious Game e-Baby Família: an educational technology for premature infant care

2020· article· en· W3036999917 sur OpenAlexaff
Marcela Mobiglia D’Agostini, Natália D. Aredes, Suzanne Campbell, Luciana Mara Monti Fonseca

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Enfermagem · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Scope (computer science)Content analysisPsychologyVideo gameSerious gameCitizen journalismHealth careEducational gameMedical educationDevelopmental psychologyNursingMedicineMultimediaSociologyComputer scienceMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: to develop and assess the serious game e-Baby Família with parents of premature infants. METHODS: a methodological study regarding the development of the serious game, with participatory design in scope definition, starting from parents' learning needs about premature infant care. A qualitative approach was performed in the assessment stage with parents, with content analysis of the speech of the eight participants. RESULTS: the following categories emerged: Realistic appearance of the virtual setting and game content and Gameplay implications for the use of e-Baby Família. The game was satisfactorily assessed regarding content, appearance and dynamics use, motivating participants to learn. FINAL CONSIDERATIONS: in the context of prematurity as a public health problem in Brazil and the need to strengthen family health education for care, the serious game was assessed as motivating and appropriate for health learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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