Notice bibliographique
Résumé
Digital games have matured substantially as a narrative medium in the last decade. However, there is still much work to be done to more fully understand the poetics of story-based-games. Game narrative remains an important issue with significant cultural, economic and scholarly implications. In this article, we undertake a critical analysis of the design of narrative within Mass Effect 2: a game whose narrative is highly regarded in both scholarly and vernacular communities. We follow the classic humanities methodology of “close-reading”: the detailed observation, deconstruction, and analysis of a text. Our close-reading employs a critical framework from our previous work to isolate and highlight the central narrative design parameters within digital games. This framework is grounded in the scholarly discourse around games and narrative, and has been tested and revised in the process of close-reading and analyzing contemporary games. The narrative design parameters we examine are character, storyworld, narrativized interface, emotion, and plot coherence. Our analysis uses these parameters to explicate a series of design decisions for the effective creation of narrative experience in Mass Effect 2, and by extension, for game narratives in general. We also expand our previous methodology through a focused “edge-case” strategy for exploring the limits of character, action, and story in the game. Finally, we position our analysis of Mass Effect 2 within contemporary discourses of “bounded agency”, and explore how the game negotiates the tension between player-expression, and narrative inevitability to create opportunities for sophisticated narrative poetics including tragedy and sacrifice.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,006 |
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 ».