Sustainability in the Built Environment Reflected in Serious Games: A Systematic Narrative Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The increasing complexity of the built environment—encompassing three-dimensional spatial dynamics, environmental footprints, and socio-cultural dimensions—necessitates innovative educational tools. Serious games have emerged as immersive platforms bridging theoretical knowledge and practical application in this domain. This narrative literature review examines the extent to which serious games effectively integrate and reflect sustainability principles within the context of the built environment, as well as their strategies for engaging learners. A comprehensive search was conducted across multiple databases using keywords such as “serious games,” “built environment,” and “sustainability.” The review identifies that while many games address tangible challenges like retrofitting simulations and resource management, their incorporation of sustainability concepts is often superficial. Critical aspects such as inclusivity, stakeholder engagement, and alignment with SDGs are frequently underrepresented. Furthermore, a lack of a common language among stakeholders and the tendency to focus on isolated aspects of sustainability, rather than adopting a holistic approach, were noted. Despite these limitations, the engaging nature of these games that are based on real scenarios offers potential for impactful learning experiences. However, challenges persist, including technical constraints, pedagogical limitations, and deeper epistemological and ethical tensions in game design. The findings underscore the need for a more integrated and comprehensive approach to embedding sustainability in serious games, along with more effective engagement strategies to ensure they function as impactful tools for education and learning in the built environment domain.
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».