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Enregistrement W3196740236 · doi:10.3390/insects12090776

EcoDragons: A Game for Environmental Education and Public Outreach

2021· article· en· W3196740236 sur OpenAlexaff
Rassim Khelifa, Hayat Mahdjoub

Notice bibliographique

RevueInsects · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésOutreachBiologyEnvironmental educationEcologyHabitatEnvironmental pollutionEnvironmental communicationEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEconomic growthGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental education is crucial to tackling the pressing ecological and societal issues on our planet. Although there are various ways to approach environmental education and raise public awareness, games are potentially an effective vehicle of knowledge and engagement because they vulgarize the scientific information in a universal 'language' and bring people together. Here, we designed a game, EcoDragons, that integrates principles of ecology, biological conservation, life history, and taxonomy. The protagonists of the game are dragonflies and damselflies. The aim of the game is to colonize habitats with different species and use ecological processes (e.g., predation, competition, and mutualism) and conservation measures (e.g., restoration and reintroduction) to face random environmental disturbances (e.g., climate warming, drought, pollution, and biological invasion). The version of the game presented in this paper was based on European species. The game includes 50 species (25 dragonflies and 25 damselflies). The winner of the game is the one who occupies more habitats, establishes and maintains the largest number of species, and solves more anthropogenic disturbances. EcoDragons has a global outreach potential to educate the public about ecology, conservation, and organismic life history, and will probably engage people in environmental advocacy.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,670

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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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