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Enregistrement W2946099621 · doi:10.1177/1555412019850059

The Ludic Bestiary: Misogynistic Tropes of Female Monstrosity in <i>Dungeons &amp; Dragons</i>

2019· article· en· W2946099621 sur OpenAlexaff
Sarah Stang, Aaron Trammell

Notice bibliographique

RevueGames and Culture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBestiaryMonsterNarrativeObjectificationArtNarcissismBoredomPsychologyLiteratureAestheticsPsychoanalysisPhilosophySocial psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces the concept of the ludic bestiary, a game mechanic that the authors argue produces abject bodies. Using the “hag” in Dungeons & Dragons as a case study, the authors demonstrate how the game’s bestiary, the Monster Manual, functions as a tool of patriarchal control by defining, categorizing, and classifying the body of the female other as evil, abject, and monstrous. Importantly, the ludic bestiary not only exists as a core rulebook in Dungeons & Dragons but has also been remediated as a narrative-heavy submenu in several digital games. The authors find that the figure of the monstrous woman persists in games because of the widespread distribution of the Monster Manual to young men in hobby communities, the cultural influence of Dungeons & Dragons, depictions of monstrosity that blend the erotic with the maternal, and the discursive categorization and objectification of the female body by ludic systems.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,039
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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