Prudence, pleasure, and cognitive ageing: Configurations of the uses and users of brain training games within UK media, 2005–2015
Notice bibliographique
Résumé
The use of 'brain training' games is often regarded as relating to wider ideals of self-improvement and youthfulness. Hence, use is intertwined with discourses of 'active' ageing. This paper analyzes how the use and users of brain training games were configured in the UK media, from 2005 to 2015, and examines how notions of active ageing relate to these representations. Game users were rarely constructed solely as gamers, and were more often presented as prudent individuals focused on a serious goal. This configuration related to assumed and enjoined motivations for brain training; specifically, users were commonly framed as seeking to enhance cognition and limit/delay cognitive decline. Scientific evidence about brain training was often deployed to explain how games might work; sometimes, however, it was used to undermine the utility of games and assert the significance and cognitive health-benefits of other activities. A minority of texts explicitly critiqued ideals of self-improvement, arguing that game playing was important for its own sake. Yet, even the pleasure associated with gaming was occasionally instrumentalized as a mechanism for ensuring prudent life choices. The analysis casts fresh light on how debates around health, ageing, and science correspond to configurations of technology uses and users. It presents evidence of the widespread cultural circulation of enjoiners regarding self-care and healthy ageing within British society. However, the paper also provides indications of the limits to such imperatives: discourses of pleasure co-exist with and perhaps supplant logics of prudence in (accounts of) practices ostensibly aimed at ageing 'well'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».