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Enregistrement W4320492814 · doi:10.5539/jel.v12n2p1

A Qualitative Study of the Estonian Video Game Industry Expectations

2023· article· en· W4320492814 sur OpenAlexvenueno aff
Raimond-Hendrik Tunnel, Ulrich Norbisrath

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social Fund
Mots-clésEstonianVideo gameGame DeveloperPersonaTheme (computing)Qualitative researchBachelorWork (physics)Public relationsMarketingBusinessSociologyGame designMultimediaPolitical scienceComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a qualitative study of Estonian video game companies. In total, 11 companies were interviewed regarding their company values and expectations for employees. The interviews consisted of two parts. First, a regular semi-structured interview was conducted. In the second part, we used three persona sheets based on Bachelor graduates to provide an imaginary but tangible hiring situation for the company. This allowed us to explore in more detail what the companies consider important in certain employee candidates. Findings show that a strong common theme is that people working on video games need to be aware of the player and how the work shapes the game experience. Many companies encourage a work ethic based on individual responsibility and ownership in their employees. Interdisciplinary communication is very valued as well. Several companies said that employees need to be good fits, and a few even said that employees need to feel like part of a family. One company implied that, unfortunately, employees should be ready for crunch time. Overall, this paper depicts the peculiarities of different Estonian video game companies. While some of these might be specific to Estonia, we believe companies elsewhere also exhibit such properties. Thus, this observation paper provides insight into the video game sector for video game curriculum designers, video game scholars, and the video game industry itself.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,387 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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