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Enregistrement W2319440447 · doi:10.1386/jgvw.6.3.205_1

Cyber Narrative and the Gaming Cyborg

2014· article· en· W2319440447 sur OpenAlexaff
David Owen

Notice bibliographique

RevueJournal of Gaming & Virtual Worlds · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePleasureAgency (philosophy)Game studiesCyberspaceRepresentation (politics)AestheticsVirtual worldVideo gameMetaverseComputer scienceVirtual realityHuman–computer interactionThe InternetPsychologyWorld Wide WebArtMultimediaSociologyArtificial intelligenceLiteraturePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The notion of the cyborg is a useful tool for examining the relations between gamers and gaming environments, and the construction of narrative in gaming contexts. I will discuss the idea of the gamer’s sense of self, projected into the game-world exploring the extended mind theory and proprioception. Following that I will address the construction of narrative with algorithmic (computational) interaction with the database and procedural narrative in the sense of how the gamer relates to both the real and virtual world. According to Donna Haraway in her book, Simians, Cyborgs, and Women, ‘a cyborg is a hybrid creature, composed of organism and machine’ (1991: 1). Gabriella Giannachi embellishes Haraway’s definition in that the cyborg is ‘able to bridge the gap between the real and representation, between social reality and fiction’ (2004: 47). I intend to demonstrate that the material gamer interfaces with the database/game/internet and the projected identity/presence/proprioception of the gamer becomes part of the virtual world. The narrative is virtual and interaction with the algorithms (rules) provides a sense of agency within the game world. Procedural narrative is created through an algorithmic interface with a database. The human is subsumed into the technological. Human interaction becomes algorithmic. The pleasure of augmentation is seductive.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,017
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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