Gamification for Wildfire Education and Safety Training: A Systematic Literature Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Wildfires have become increasingly frequent and destructive, highlighting the need for more effective public education on safety and preparedness. Gamification, the use of game design elements in non‐game contexts, offers a promising strategy to enhance learner engagement and educational effectiveness compared to traditional methods. Objective This study aims to investigate the application of gamification in wildfire education and training, evaluating its effectiveness and highlighting key benefits and challenges. Methods A systematic literature review was conducted using the PRISMA 2020 framework. The review includes 38 articles selected from the Web of Science (WoS) and Scopus databases, which were published from 2007 to 2025, pertinent to the integration of gamification in wildfire simulation or education applications. This review examined gamification in wildfire education through planning, conducting and reporting stages, and included a meta‐analysis to assess the effect size of immersive versus non‐immersive applications. Eligible studies were quality assessed using predefined criteria and analysed to extract key characteristics. VOSviewer was used to conduct a keyword co‐occurrence analysis, identifying major research themes. SPSS was used to calculate the effect size for the meta‐analysis. Results and Conclusions The findings reveal that different gamification strategies distinctly influence user engagement, motivation, learning effectiveness and overall user experience within wildfire education contexts. Through keyword co‐occurrence analysis, the study maps the intellectual landscape of the field, identifying key thematic clusters and emerging trends. Moreover, the meta‐analysis provides empirical evidence of the impact of immersive gamification, showing a small but statistically significant effect in learning outcomes (Hedges' g = 0.18, p = 0.04). This review identifies five critical research gaps: the underrepresentation of safety behaviour outcomes, limited theoretical integration, lack of community‐level and prevention‐oriented educational interventions and insufficient attention to implementation barriers. These insights offer a targeted research agenda and practical guidance for advancing the design and deployment of gamified wildfire education initiatives. The novelty and contribution of this study lie in the comprehensive synthesis on the functional roles of gamification in shaping learning outcomes in the wildfire education context.
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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 | 0,021 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».