Notice bibliographique
Résumé
This abstract is a report on a qualitative meta-analysis of the methods used in choosing games for study. Game Studies continues to develop as a discipline just as digital games continue to evolve. While there remains an interest in examinations of specific games for various purposes, as the number and sophistication of titles released in a given year continues to rise, it becomes necessary to closely at how we are choosing the games we study, the criteria we use for those studies, and how we support our claims about the suitability of the game for our purposes. Often, studies of individual games are conducted with the hopes of being able to generalize at least some of the conclusions to other games and/or other players. Given the number and variety of games with no cleanly defined delineations of genre, can it be assumed that it is possible to examine one game and make generalizations to other games? Games are no longer trivial, nor frivolous so this is not a straightforward question. Claims that a particular game meets certain criteria critical to the analysis should be supported by something beyond the author's say-so. As studies on, with, and of games become more accepted and common in mainstream educational research, it will also become more important to justify the choices of subjects. This has not been common practice to date.
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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 | 0,626 | 0,800 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».