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Enregistrement W2203267396

Playing ‘for Real’: A Lab-Based Study of MMOGs

2013· article· en· W2203267396 sur OpenAlexaff
Jen Jenson, Kelly Bergstrom, Suzanne de Castell

Notice bibliographique

RevueAoIR Selected Papers of Internet Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensOntario Tech UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Context (archaeology)Computer scienceData scienceServerInternet privacyHuman–computer interactionMultimediaWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we report on a 3-year, mixed-methods study of Massively Multiplayer Online games, focusing on the ways in our lab-based studies were indeed sites of ‘real’ play, notwithstanding their limited ecological validity (Williams, 2010). We document the ways in which we observed players’ real commitment to a play session that had few or no opportunities for follow up – investing considerable time and attention to, for example, naming and customizing their avatars, and selectively equipping them. We illustrate here some of the insights available through lab-based play that cannot be captured otherwise. We also draw attention to the ways in which relying on only one type of data can create a false and/or incomplete picture of a participant’s level of engagement with the game. This research suggests that labs might well be a site where ‘authentic’ play is indeed possible, and can therefore offer rich potential for MMOG research as they can give significantly greater context than is possible from data that is generated by game servers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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