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Enregistrement W2002531171 · doi:10.4018/jgcms.2011010105

Cognitive Ethnography

2011· article· en· W2002531171 sur OpenAlexaff
Brock Dubbels

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Gaming and Computer-Mediated Simulations · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeEthnographyContext (archaeology)CognitionConstruct (python library)Video gameSociologyPsychologyEpistemologySocial psychologyComputer scienceAnthropologyLinguisticsMultimediaGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes cognitive ethnography as a method of choice for game studies, multimedia learning, professional development, leisure studies, and activities where context is important. Cognitive ethnography is efficacious for these activities, as it assumes that human cognition adapts to its natural surroundings (Hutchins, 1995, 2010) with emphasis on analysis of activities as they happen in context; how they are represented; and how they are distributed and experienced in space. The methodology is described for increasing construct validity (Cook & Campbell, 1979; Campbell & Stanley, 1966) and the creation of a nomological network (Cronbach & Meehl, 1955). This description of the methodology is contextualized with a study examining the literate practices of reluctant middle school readers playing video games (Dubbels, 2008). The study utilizes variables from empirical laboratory research on discourse processing (Zwann, Langston, & Graesser, 1996) to analyze the narrative discourse of a video game as a socio-cognitive practice (Gee, 2007; Gee, Hull, & Lankshear, 1996).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations46
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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