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Enregistrement W4310269126 · doi:10.4000/sdj.4633

Bruit et jeu vidéo : interférences dans les études vidéoludiques

2022· article· fr· W4310269126 sur OpenAlexaff
Hugo Montembeault

Notice bibliographique

RevueSciences du jeu · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article d’introduction effectue une problématisation de la notion de bruit du point de vue des études du jeu vidéo. Il contextualise les fondations intellectuelles sur lesquelles se sont développées les contributions de ce 18e numéro de Sciences du jeu consacré à la poésie et la politique du bruit vidéoludique. La première partie s’appuie sur les études des médias, les sciences de la communication et les études du son afin de retracer l’histoire sémantique du concept de bruit. Cette opération identifie les grandes unités de signification qui structurent l’épistémologie du concept, notamment son rapport aux logiques du chaos, de l’entropie et de l’interférence. Dans la seconde section, la précédente généalogie informe l’examen de trois grandes conceptualisations du bruit (ontologique, communicationnelle et ludogénique) utilisées dans les études vidéoludiques pour analyser les jeux. Le dernier segment présente les cinq textes contenus dans le numéro en prenant soin de situer leurs apports au sein d’une réflexion collective plus large sur les caractéristiques bruyantes des expériences vidéoludiques.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,262 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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