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Enregistrement W4255816294 · doi:10.1145/641519.641520

Game art

2003· article· en· W4255816294 sur OpenAlexaboutno aff
Celia Pearce, Robert M. Nideffer, Eddo Stern, Anne-Marie Schleiner, Brody Condon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo game developmentVideo gameVisionComputer scienceVisual artsMultimediaExhibitionHackerGame designDigital artInstallation artGraphicsComputer graphics (images)ArtThe artsSociologyComputer securityArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past decade, virtual reality has been the domain of an elite group of researchers. Artists who wished to explore the medium were forced to form creative alliances with Universities, private research centers such as Interval Research, art centers in Europe and Canada, such as Ars Electronica in Austria and the Banff Centre in Canada, and even the military. But the advent of rapid acceleration in the computer game industry has virtually overnight opened up the artistic potential of real time 3D to a wider array of creators. Personal computer and console hardware can now take on the graphics processing muscle power formerly relegated to high-end supercomputers, and game companies have begun to make their game engines available to a gamers "Modding," "skinning," and "patching" have become popular pastimes for game hackers, but they have also made real time 3D graphics available to a new generation of digital art-makers. These artists are operating independently or in small collectives to create bold new visions for what real time 3D can be as both an artistic medium and a form of popular culture. Much like the early days of video art, this often edgy work is subverting the corporate and mass culture framework of gaming and taking real time 3D to new dimensions. This panel presents a group of emerging artists at the leading edge of the game art movement, each of whom will present recent work and discuss his or her work methodology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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