Conceptualizing a sexual health information serious game for post-secondary students in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».