An Introduction to the OutSMART Cancer Serious Game: Current and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Given that cancer is a challenging disease that plagues millions of individuals of all age groups and socioeconomic statuses globally, developmentally appropriate education is often lacking for young people, particularly adolescents. Increasing cancer awareness and prevention education among adolescents using innovative strategies, such as game-based learning, is critical in reducing the burden of this disease. Adolescents are understudied in the field of cancer prevention and control, yet vulnerable as they tackle creating life-long health behavior patterns. Targeting cancer prevention education for adolescents has the potential to support long-term healthy behavior and reduce their risk of cancer. This paper provides an overview of the Collaborative Research on MEdication use and family health (CRoME) Lab's novel game-based cancer prevention education tool. OutSMART Cancer is an innovative, novel educational intervention in the form of a serious game. Serious games are educational tools that seek to impart knowledge and improve behaviors in their players. This game covers information related to breast cancer, colon cancer, and lung cancer. This viewpoint is a summary of the developmental process for the OutSMART Cancer game. We describe in detail the work preceding initial game development, the current version of the game, future directions for the game, and its educational potential. The long-term goal of OutSMART Cancer is to improve cancer awareness and knowledge regarding prevention behaviors in adolescents and support a lifetime of health and wellness.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,008 |
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 ».