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Enregistrement W2930217046 · doi:10.11575/prism/35765

The Argonauts of esports Practice: Zooming in on the practice-networks of everyday gamers

2019· dissertation· en· W2930217046 sur OpenAlexaboutno aff
Aiden Buckland

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZoomArtGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Should people be concerned about everyday gamers’ participation in esports practices? This dissertation will address the question by exploring how everyday gamers’ practices are informed by professional gaming (esports). The rise of professional competitive video gaming has exploded in the past two decades. Billions of dollars of prize money have been awarded to thousands of people around the globe since the turn of the century. While a valorized few players have been able to professionalize their gaming, millions of everyday gamers spend countless hours participating in these same practices with no hope of ever being professionals. Who benefits from the perpetuation of the instrumental in-game practices? Who shapes the practices of groups attempting to organize their esports gaming? How do the affordances of nonhuman actors shape the practices of everyday gamers participating in esports gaming? Can the creation of esports media really empower everyday gamers? Using a micro-ethnographic approach this project will trace practice-networks of a student gaming club at the University of Calgary. The approach draws from the theoretical perspectives of practice theory and actor-network theory. Assessing whether the practices elucidated through this framework should be of concern will be accomplished primarily through the concept of participatory culture. Many scholars have weighed in on the value of participatory culture in contemporary society and those positions will be used in the evaluation of the practice-networks of the gaming group. Through this perspective the study will zoom in on the in-game practices of everyday gamers. Through a series of interviews, event observations and time spent in the game I will examine what resources esports practices require and what benefits players receive for their execution. Through engaging with the concept of gamer capital, and expanding it, I will trace the different pressures placed on everyday gamers in relation to in-game practices. I will then zoom out to examine two of the actants, the Students’ Union and Riot Games, which shaped the organization of the student club. The esports game explored in this study forces everyday gamers to seek out others to form teams to play the game. In their efforts to organize their gaming on campus two main actants exerted influence over the organization of the group. I will trace how this influence was exercise. The group drew on various nonhuman actors, from social media to university lecture halls, in their participation in esports practice. I will then zoom in on how the affordances of these actors shaped the practice of the club. Finally, I will explore a competitive series produced by the group and streamed on YouTube, to assess whether this kind of participation is empowering everyday gamers.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0130,082
Communication savante0,0160,026
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,350 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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