Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Games are a popular form of entertainment and, due to their nature (i.e., interactive, immersive, etc.), strongly lend themselves for use beyond this original intent. Serious games, or games with a purpose, have been introduced to integrate the entertainment value games with domain specific objectives on important topics within education, health, and the environment to mention a few. In addition, gamification has been used to enhance nonentertainment applications with game elements; it aspires to foster behavioral changes, engagement, motivation, and participation in activities. In this context, the actions performed have meaning/value in the game experience in order to improve workplace performance or learn something in real life. The growing adoption of gameful experiences in all of the previous contexts make their design and development increasingly complex due to, for example, the number and variety of users, and their potential mission criticality. This complexity is nurtured, among the other factors, by a lack of theoretical grounding and adequate frameworks to engineer the intended solutions. In this paper, we report the outcomes of the 6th International Workshop on Games and Software Engineering: Engineering fun, inspiration, and motivation (GAS 2023 ) 1, which was held as part of the 44th International Conference on Software Engineering (ICSE 2022) in Pittsburgh, PA, USA on May 20, 2022. The workshop program includes two exciting keynotes discussing topics related to training and learning, and fulfilling the promise and potential of gamification. The two paper sessions examined gamification from the perspectives of software project, testing, and, design. The conclusion of the workshop is anchored by a panel of four highly qualified researchers and practitioners discussing lessons learned and the future of gamification.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle