PUBLIC SPEECH: LISTENING TO WOMEN IN THE VIDEOGAME INDUSTRY
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, conversations about the dearth of women working in the video game industry have centered on three topics: 1) ways to draw more women into the field, 2) the experiences of women working in the industry, and 3) the experiences of those who once worked in the industry but left (Cassell & Jenkins, 1998; Hepler, 2017; Kafai, Heeter, Denner & Sun, 2008). While there has been considerable research on the conditions and occupational identities of video game developers, less scholarly attention has been devoted to women in games work, the barriers/obstacles and challenges/opportunities they face, or how they talk about their experiences. Our study looked to see who among the group of women who work in the games industry has already invested her time and energy to tell a public story, whether that is in a blog posting, a book chapter, a televised talk, a radio interview, or other public media, thereby building the foundations of the study by focusing on that sub-group. This paper offers a feminist methodological approach that demonstrates how discourse focused on affect can be re-read as intimately related to silences about power, and how the rhetorical constraints that public speech imposes upon what can be said about “women in games” aids us in understanding what might remain unspoken, and why.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».