Digital Interactivity in SpaceAI-Augmented Eco-Didactic Experience in Public Realm
Notice bibliographique
Résumé
The ecological crisis is advancing rapidly, and it is crucial to spread awareness, create dialogues, and educate about environment and sustainability to encourage behavioral change and eco-action. The public realm, characterized by its high human circulation, serves as an ideal space to initiate, and foster these environmental conversations. Public artworks stand out as one of the most prevalent and impactful approaches for engaging with the society. In the environmental context, eco-art facilitates sharing of eco-messages, fosters community dialogues around critical issues and solutions, and motivates individuals to take meaningful action. Although public eco-art installations significantly engage audiences, the potential to amplify this impact through Artificial Intelligence (AI) augmented interactive gamification within a didactic framework remains largely unexplored. AI technologies are rapidly infiltrating both professional and personal spheres, significantly influencing consumer behavior through the advertising industry shaping visions for future urban landscapes, as evidenced in conceptual designs for smart cities. However, the high energy consumption associated with AI raises environmental concerns, even as its adoption in daily life becomes inevitable. This research explores how AI technologies can enhance environmental learning by developing an AI-augmented, eco-didactic interactive game. The goal is to support the dissemination of the United Nations’ (UN) Sustainable Development Goals (SDGs) related to the built environment. By integrating AI, interactivity, and gamification with an artistic approach, the study seeks to transform urban spaces into creative and interactive hubs. These engaging experiences aim to spark curiosity, inspire enthusiasm, and encourage proactive eco-friendly actions within the public realm. This research advances studies in creative AI, autonomous AI, and social AI focusing on their integration within physical environments, eco-didactic spaces and public domains in design, fine arts, architecture, urban studies, and environmental fields. It contributes directly to development of engaging environmental and educational public space experiences both in Canada and globally. The findings promise to be broadly applicable, offering a pioneering framework for interactive eco-didactic design practices and providing unique insights for future advancements. By illustrating the benefits of AI in fostering ecological awareness and sustainable engagement, this research supports the dissemination of SDGs, particularly in educating for sustainability within urban environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».