PASSION, PIPELINES, AND PRECARITY: WORKING LIVES IN GAMES FROM THE PERSPECTIVE OF HIGHER EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
For years, academics and journalists have proclaimed a crisis of gameswork, detailing the ‘destruction’ of the lives of those in this creative workforce, and wondering when the ‘breaking point’ of professional game design, premised on crunch, work limbo, and churn, would come. Still it was only at the March 2018 Game Developers Conference, typically a heavily corporatized event, that a large-scale discussion of unionization was staged, leading to the formation of Game Workers Unite. While collective organizing in games is going global, with branches forming from France to Australia to South Korea, these developments are outpaced by increasingly transnational dynamics of outsourcing and automation, threatening to devalue and even eliminate already highly-competitive jobs in ‘cool industries’ of ‘passionate’ workers. This paper considers these global contradictions and tensions through analysis of a group heavily implicated in visions of the future of gameswork- students in formal games education. While within game studies there has been sustained interest in the production of this form and labour relations therein, the shape and role of games higher education remains underexplored. The existing scholarship indicates that these formal sites of training tend to cultivate the still-largely young, male, and passionate fan-workforce on which games depend. Furthermore, these contexts are vital in the formation of future gamesworker identities that are conservative, uncritical, and risk-adverse, despite pervasive discourses of creativity and innovation linked to them. Vitally, however, the question of how these norms relate to shifting work realities has yet to be explored.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».