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Enregistrement W2168002528 · doi:10.1177/0162243914550253

Configuring the Child Player

2014· article· en· W2168002528 sur OpenAlexaff
Sara M. Grimes

Notice bibliographique

RevueScience Technology & Human Values · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyIdeologyEthosMetaverseInscribed figureNormativeFunction (biology)PoliticsIdeal (ethics)AestheticsEpistemologyVirtual realityComputer scienceHuman–computer interactionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars from various disciplines have explored the powerful symbolic function that children occupy within public discourses of technology, but less attention has been paid to the role this plays in the social shaping of the technologies themselves. Virtual worlds present a unique site for studying how ideas about children become embedded in the artifacts adults make for them. This article argues that children’s virtual worlds are fundamentally negotiated spaces in which broader aspirations and anxieties about children’s relationships with play, technology, consumer culture, and the public sphere resurface as “configurations” of an imagined, ideal child player. The article begins with a brief overview of the children's virtual worlds phenomenon, followed by a discussion of related research on children’s play and play technologies. Findings from a case study of six commercial, game-themed virtual worlds targeted specifically to children are then presented, with a focus on how these artifacts configure their child players in highly ideological and normative ways, wherein play is narrowly defined in accordance with a neoromantic, consumerist ethos. The article aims to uncover the hidden politics inscribed within a particular genre of children’s technology and to explore some of the implications for children’s digital play.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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