A Co-Design Protocol for a Serious Game Supporting Emotion Regulation in Children
Notice bibliographique
Résumé
Technological advancements have led to the development of serious games (SGs), which are now widely used in mental healthcare. These digital interventions are used for education and treatment and are effective in supporting emotion regulation (ER) in young people. Their engaging nature and accessibility make them a promising solution to gaps in traditional mental health services. This work presents a protocol for the development of a SG designed to promote emotional knowledge and ER skills in school-aged children in both school and clinical settings. The SG’s development will be based on a co-design methodology involving the active participation of children, parents, teachers, and healthcare professionals throughout three phases: 1) conceptual design, 2) prototype testing, and 3) usability testing. The outcomes of SG will be assessed based on user experience and satisfaction, as well as system usability and clinical measures. Pre- and post-test assessments will be used to measure improvements in emotion recognition and ER skills. The final SG is expected to fulfill real-world needs and ensure that it is educational and enjoyable. This protocol provides a replicable framework for co-designed digital interventions in mental health, emphasizing user-centered design to enhance both effectiveness and involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».