MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2288356192

The Programmer as Player: Uncovering Latent Forms of Digital Play Using Structuration and Actor-Network Theory

2014· article· en· W2288356192 sur OpenAlexaff
Matthew Jason Wells

Notice bibliographique

RevueLoading... · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHackerComputer scienceProgrammerEntertainmentSet (abstract data type)Perspective (graphical)MetagamingCasualGRASPHuman–computer interactionMultimediaGame theoryArtificial intelligenceNon-cooperative gameComputer securitySimultaneous gameSoftware engineeringMathematicsVisual arts
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Is programming a game considered play? Normally we would say that it is not; play happens when a game is consumed, not when it is produced. But by adopting this perspective we are falling into the trap that popular culture and mass media set when they categorize games as just another entertainment product. What, then, is the true purpose of this division between programming and play? Why do we seem them as different? In this article, I will explore the early history of computer gaming to show how this dichotomy came about. As it turns out, the computer engineers who worked with the earliest computer systems must shoulder much of the blame. Those programmers who created games such as Spacewar identified themselves as proto-hackers, standing a distance apart from those engaged in more serious computer work. Engineers such as Douglas Engebart, meanwhile, were thinking about the computer as a tool to solve problems, not a platform for artistic endeavour. These two forces enabled outsiders to consider gaming and programming to be wholly separate activities. For the purposes of this work, both structuration theory and actor-network theory are employed. I found that each methdology offered fresh insights into these issues, which could then be merged to provide a complete picture of this early era in digital computing.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLoading...Même sujetInformation Systems Theories and ImplementationTravaux en français237 207