Notice bibliographique
Résumé
The notion of scenes has helped frame how particular clusters of cultural activities, practices, and "happenings" simultaneously replicate and transform global practices in specific localities. The study of scenes has aided us in examinations of how geographic and virtual localities create and shape global industries, movements, and genres. In this article, I focus on the Toronto game production scene to examine how it replicates and transforms the wider cultural norms, working conditions, and genre productions of the global game industry. Based on a two-year ethnography of the scene, I survey how gamemakers maintain and challenge the expected norms and practices of industry and platforms in the production of local games. To identify these clusters of cultural activity, I develop the notion of scenes as palimpsests to trace how gamemakers replicate and transform industry cultural norms and practices in the local scene. The last decade has seen the emergence of social media platforms as a venue for participants of scenes to discuss, create, and disseminate their works with geographically local and global audiences. The textual spaces of these platforms connect participants of local production scenes to a global community defined by geography, industry, and genre. By tracing scenes through its inscriptions, I examine how these platforms are centers for encounters between the values and practices of the Toronto game production scene and the wider industry. This article is about how the geographical cultural activities of scenes are shifting into virtual environments, and how these virtual spaces are transforming the cultural norms and practices of gamemaking and its associated activities, such as socials, game jams, and "talking shop." I argue that analyses of globalization must consider the wider physical and virtual infrastructures of local production to understand how cultural media are produced and circulated around the globe.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,162 | 0,041 |
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 ».