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Enregistrement W2962711625 · doi:10.1558/jca.36745

Inspecting the Foundation of <i>Mystery House</i>

2019· article· en· W2962711625 sur OpenAlexaff
John Aycock, Katie Biittner

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Archaeology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensMacEwan UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdventureArtifact (error)ProgrammerComputer scienceCode (set theory)Field (mathematics)Game designGame development toolVideo game developmentGame art designVisual artsHuman–computer interactionProgramming languageArtificial intelligenceArtSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computer games are recent artifacts that have had, and continue to have, enormous cultural impact. In this interdisciplinary collaboration between computer science and archaeology, we closely examine one such artifact: the 1980 Apple II game Mystery House, the first graphical adventure. We focus on implementation rather than gameplay, treating the game as a digital artifact. What can we learn about the game and its development process through reverse engineering and analysis of the code, data, and game image? Our exploration includes a technical critique of the code, examining the heretofore uncritical legacy of Ken Williams as a programmer. As game development is a human activity, we place it in a theoretical framework from archaeology, to show how a field used to analyze physical artifacts might adapt to shed new light on digital games. Open Access Attribution-NonCommercial-NoDerivatives: CC BY-NC-ND

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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