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Enregistrement W4413998341 · doi:10.1111/jcal.70108

Gamification for Wildfire Education and Safety Training: A Systematic Literature Review and Meta‐Analysis

2025· article· en· W4413998341 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Assisted Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyU.S. Department of Commerce
Mots-clésMeta-analysisTraining (meteorology)Systematic reviewPsychologyMedical educationMEDLINEGeographyMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
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: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,321 · 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