MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2330506317 · doi:10.1177/1555412016638755

Penguins, Hype, and MMOGs for Kids: A Critical Reexamination of the 2008 “Boom” in Children’s Virtual Worlds Development

2016· article· en· W2330506317 sur OpenAlexaff
Sara M. Grimes

Notice bibliographique

RevueGames and Culture · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaverseBoomArgument (complex analysis)Scope (computer science)Virtual worldMedia studiesSociologyPsychologyVirtual realityComputer scienceHuman–computer interactionEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to various media and academic sources, the virtual worlds landscape underwent a profound transformation in 2008, with the arrival of numerous new titles designed and targeted specifically to young children. Although a growing body of research has explored some of the titles involved in this shift, little remains known of its overall scope and contents. This article provides a mapping of the initial “boom” in children’s virtual worlds development and identifies a number of significant patterns within the ensuing children’s virtual worlds landscape. The argument is made that while the reported boom in children’s virtual worlds has been exaggerated, a number of important shifts for online gaming culture did unfold during this period, some of which challenge accepted definitions of “virtual world” and “multiplayer online game.” The implications of these findings are discussed in light of contemporary developments and trends within children’s digital culture and within online gaming more broadly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGames and CultureMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207