Female game developers in the Australian digital games industry
Notice bibliographique
Résumé
Females make up half the population, and represent 47% of the digital game player market in Australia, yet women do not have comparative input and influence into the creation of digital games. Women are underrepresented in the digital games industry all over the world. In Australia, women’s level of contribution to game development is much lower than the USA, Canada, and UK. This thesis seeks to establish the factors that influence the low participation of women in this fast-growing industry, and to possibly find ways to reverse this trend. Design/methodology/approach – A review of literature from the areas of computer science, IT, and digital games development was carried out focusing on the impact of social, structural and cultural factors, and how these may influence women choosing a career in the Australian digital games industry. This study is empirical in nature using a Mixed-Method Grounded Theory approach. A database of all known Australian digital game companies was constructed. A census was then carried out with 356 digital game development studios across the country. From there, a separate “Aussie Women Game Developers” survey was conducted with thirty-five women working in the industry. From the survey respondents a subset of ten women participated in a semi-structured, in-depth, one-on-one, open-ended interview.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».