Toward a Foucauldian Genealogy of Video Game (Pre)history
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper highlights the distortive nature of narrative models that are often employed in video game historiographies to produce captivating tales. More precisely, it argues against: the search for video games’ origin(s); the “chronological-teleological” model based on linear progressions; the “chronological-organic” narrative revolving around a biological-like evolution; the “epistemic breaks” structure based on radical transformations; the “bi-polar” model involving a dialectic of oppositions; and the “cyclical” narrative revolving around postmodern tropes of return, recycling, and retrofitting. In addition to explaining why the uncritical use of these emplotment techniques is problematic, this paper argues in favor of a Foucault-inspired genealogical approach which avoids the quest for the media’s origin(s) and articulates video game history around coexistence, overlaps, interferences, synergies, networks of influences, and discontinuities. This genealogical method also restores the missing inventors, devices, and games in historical records while highlighting the power relations that led to their omission in the first place.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».