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Enregistrement W4401419239 · doi:10.2196/60771

Exploring the Impact of a Persuasive Serious Video Game (Farmily) on Promoting Home Gardening Among Novices: Design and Randomized Controlled Trial

2024· article· en· W4401419239 sur OpenAlexvenueno aff
Carlos Alberto García de Alba-Chávez, Ismael Edrein Espinosa‐Curiel, Rosa María Michel Nava

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustenancePromotion (chess)Session (web analytics)Randomized controlled trialPsychologyVideo gameMedicinePolitical scienceMultimediaAdvertisingBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Home gardens worldwide provide sustenance, economic support, and access to fresh produce and promote household well-being, health, self-sufficiency, and food security. However, they face significant challenges worldwide and necessitate innovative promotion approaches. Serious video games have proven effective in promoting agricultural knowledge. However, more research is needed on the persuasive potential of agriculture games to influence players’ thoughts, attitudes, and behaviors. This provides an opportunity to examine the impact of persuasive games on promoting home gardening among novices. Objective This study aims to describe the design and development of Farmily, a persuasive video game promoting home gardening among novices. In addition, it evaluated the effectiveness of Farmily and compared its impact with that of a traditional home gardening workshop. Furthermore, the study explored how game enjoyment relates to the game’s outcomes. Methods A randomized controlled trial with 50 novice gardening participants aged 20 to 50 years was carried out. Participants were randomly assigned to a control group (1.5-hour workshop) or an experimental group (1.5-hour Farmily session). Pre- and postintervention assessments were conducted. We evaluated Farmily’s impact on knowledge, attitudes, perceived self-efficacy, and intentions regarding initiating home gardens. In addition, we investigated the user enjoyment and its relationship with the game’s effect outcomes. Results The experimental group significantly improved their knowledge (t24=4.26; P<.001), attitude (z24=2.98; P=.003), self-efficacy (t24=2.6; P=.02), and intention to initiate home gardens (z24=4.15; P<.001). The experimental group showed similar effectiveness in knowledge transfer (t24=–1.71; P=.09) and a more significant impact on attitude (z24=2.73; P=.006), self-efficacy (t24=2.21; P=.03), and intention to start a home garden (t24=–5.33; P<.001) than the control group. Farmily was well received by the intervention group, generating high enjoyment. Furthermore, user enjoyment substantially correlated with user attitudes (r23=0.72; P<.001) and self-efficacy (r23=0.67; P<.001), yet no discernible association was observed among user enjoyment, knowledge (r23=0.26; P=.20), and intention (r23=0.06; P=.77). Conclusions Evidence indicates that Farmily appears to be a viable tool for promoting home gardening among novices in the short term. Farmily demonstrated similar effects in knowledge improvement to those of a traditional workshop and had a more significant impact on the other variables. In addition, we found that the player’s gaming experience positively relates to the player’s attitudes and self-efficacy. A well-powered randomized controlled trial with more diverse samples and extended follow-up periods will be conducted to establish the long-term efficacy of Farmily and gain a deeper understanding of the influence of enjoyment on game outcomes.

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)0,002
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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