Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
When I moved from linear documentary production to the newly emerging field of interactive storytelling in early 2000, I was excited by the potentialities of the Web, especially the possibility of co-creation in factual storytelling. Looking back, I can clearly see that what attracted me was the exploration of how factual narratives could make use of two unique affordances of digital media: user agency and interactivity. More than twenty years later, I am still experimenting with ways to use interactivity to facilitate co-creation of reality and move away from the representational tendency of linear documentaries (Gaudenzi 2013). In this paper, I will use the Corona Haikus project (2020) to question the current understanding of user agency in participatory interactive narratives. I have chosen such project because I have personally been involved in it as a co-author, but also as a participant, and therefore I have both co-designed its user’s agency, and experienced it as a user. I will argue that agency in interactive documentary (i-doc) should be considered as a space of user empowerment that does not always have to affect the interactive narrative itself, because it can also be placed outside of the narrated story. The Corona Haikus example will be used to demonstrate that, in participatory narratives, deep individual and societal impact can be designed by mixing different types of mini-agencies and by orchestrating them as a journey of empowerment that is gradual and evolutive. Reflexive and evolutive agencies will be defined and presented as new ways to approach impact design in interactive narratives.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 découle