MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3181156848 · doi:10.1515/iph-2021-2023

“How Do We Play this Thing?”: The State of Historical Research on Videogames

2021· article· en· W3181156848 sur OpenAlexaff
Dany Guay-Bélanger

Notice bibliographique

RevueInternational Public History · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipConversationField (mathematics)Subject (documents)State (computer science)Order (exchange)SociologyAestheticsEpistemologyHistoryPolitical scienceComputer scienceArtLawLibrary sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Though previously overlooked by academia, scholars from a wide array of fields now consider videogames as a serious subject of inquiry. The emergence of game studies as a standalone discipline has led to the publication of high-quality work on the medium, yet the field of videogame history is still immature. Initial attempts to introduce critical historical analysis of videogames in a field dominated by journalistic accounts were themselves plagued by an overemphasis on videogame canons and on the United States and Japan. In effect, early writings by videogame historians resembled “great man” theory, something one could qualify as “great game” theory. Over the last decade, this situation has started to be redressed and there are now growing efforts to produce solid historical scholarship on videogames. Still, game scholars and game historians need to collaborate, engage in conversation, and develop and adapt proper methods to conduct historical research on videogames in order to write relevant histories of this relatively young medium.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Public HistoryMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207