Heuristic Evaluation of an African-centric Mobile Persuasive Game for Promoting Safety Measures Against COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic affected the whole world, including the African Population. As the lockdown rules against the spread of COVID-19 pandemic are being eased off and Africans have begun going about their normal daily activities, there is a need for interventions and measures to ensure that they continue to observe the safety guidelines to prevent a second wave of the pandemic. While several interventions are emerging, there is a limited number of games or gamified interventions aimed at raising awareness about these safety guidelines with a specific focus on Africans. Games and gamified applications are popular among Africans especially young people due to their entertainment value. Therefore, we present the design, implementation and heuristic evaluation of a mobile persuasive game, titled COVID Dodge, aimed at raising awareness on the importance of social distancing and other precautionary measures against the spread of the COVID-19. This persuasive game strategically employs popular persuasive features and strategies to increase the attention of Africans towards social distancing and other precautionary measures. The results of the heuristic evaluation (Heuristic Evaluation for Playability) revealed that the game possessed a high level of playability which implies that it would be engaging and enjoyed by users. The result of the persuasive strategy evaluation revealed that 13 out of the 15 strategies we implemented were strongly present in the game. Based on the evaluators' comments, we provided some design consideration and insights for developing persuasive games.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».