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Enregistrement W4384636198 · doi:10.2196/42878

Dimensions of Interactive Pervasive Game Design: Systematic Review

2023· review· en· W4384636198 sur OpenAlexvenueno aff
Kai Liu, Wee Hoe Tan, Erni Marlina Saari

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2023
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCategorizationEntertainmentScopusGame designSystematic reviewGame DeveloperService (business)Game mechanicsSelection (genetic algorithm)MultimediaData scienceArtificial intelligenceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As the gaming industry grows around the world, playing pervasive games is becoming an important mode of entertainment. A pervasive game is one in which the game experience extends into the actual world or where the fictive world of the game merges with the physical world. How pervasive games can adapt to the ever-changing nature of technology and design in current society requires a comprehensive review. OBJECTIVE: In this systematic review, we aimed to measure and analyze 4 dimensions of pervasive games through development, technology, experience, and evaluation. Moreover, we also aimed to discover and interpret their relationship with game, interaction, experience, and service design. METHODS: We first chose 3 well-known databases, Web of Science, Scopus, and EBSCO, and searched from 2013 to April 2022. A strictly thorough Boolean search for research keywords such as "pervasive game," "design," and "interactive" resulted in 394 relevant articles. These articles were identified, screened, and checked for eligibility to find valid and useful articles, which were then categorized and analyzed using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) method. RESULTS: The systematic selection was finally left with 40 valid and valuable articles. After categorization and analysis, all articles were classified according to 4 main themes, which were design and development (11/40, 28%), interaction and technology (15/40, 38%), users and experience (9/40, 23%), and evaluation and service (5/40, 13%). These 4 main areas can be subdivided into several smaller areas. CONCLUSIONS: In the 4 areas of game design, interaction design, experience design, and service design, many scholars have studied pervasive games and made contributions. Although the development and technology of pervasive games have evolved with the times, there is still a need to strengthen emerging design concepts within pervasive games.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0170,016
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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