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Enregistrement W4396813072 · doi:10.7202/1111258ar

Participatory Arts-based Game Design: Mela, a Serious Game to Address SGBV in Ethiopia

2024· article· en· W4396813072 sur OpenAlexaffvenue
S. M. Hani Sadati, Claudia Mitchell

Notice bibliographique

RevueLoading · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Community Based Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsCitizen journalismSerious gameGame designParticipatory designSociologyComputer scienceMultimediaVisual artsEngineeringWorld Wide WebArtOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emerging body of work on participatory game design (PGD) highlights the significance of working with end-users’ voices as the starting point. This is particularly critical in serious games that seek to impact social change in areas such as sexual and gender-based violence (SGBV). This article, which is based on fieldwork with 16 college instructors in four agricultural colleges in rural Ethiopia, draws together concepts of participatory visual methods (particularly cellphilming), PGD and a game universe perspective to offer an engaging and interactive approach to the design of serious games. We refer to this as ‘Participatory Arts-based Game Design’ (PAGD), an approach that was used to create Mela, a serious game to address SGBV in Ethiopian agriculture colleges. Exploring Mela game’s participatory and engaging design process, this article offers a framework for serious game development to address critical social change issues that go beyond the game itself. It has the potential to not only place the end-users at the centre but to recognize the critical role of engagement and immersivity in a field oriented towards impact and sustainability.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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