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Enregistrement W7106248295 · doi:10.14288/1.0450739

Conceptualizing a sexual health information serious game for post-secondary students in British Columbia

2025· article· en· W7106248295 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerious gameOperationalizationSnowball samplingReproductive healthResource (disambiguation)DisseminationGame design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serious games is a field that uses gamification and game design to engage users in learning and other non-entertainment purposes. This study aimed to conceptualize and test the potential of a serious game resource that would disseminate sexual health information to post-secondary students aged 18-29. The study comprised the development of a survey based on a review of the literature and the operationalization of game dimensions that could be used in the resource. The survey was distributed through convenience and snowball sampling. A total of 114 responses were included in the survey dataset. Findings indicated that sexual health education at the secondary school level varied greatly and was inconsistently delivered, with an emphasis on negative framing of prevention topics such as STIs, contraception, and abstinence. Sexual health topics both encountered and wanted in the post-secondary setting were discerned by respondents, with gaps identified between these which the proposed resource may address. Respondents’ post-secondary information seeking behaviours focused on digital methods and a desire for connection with medical experts and social resources. Based on respondents’ preferences for various game mechanics, mobile platforms, and interest in using a serious game to explore sexual health, several next steps for the design of a serious game resource are proposed - including critical areas of knowledge for the resource to address and further research needed to inform future design choices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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