Expanding the magic circle: Immersive storytelling that trains environmental perception
Notice bibliographique
Résumé
Scholarship on immersion in simulated environments often emphasizes cognitive immersion, or the suspension of disbelief that takes place in an illusionistic space that simulates reality, making the fact of mediation disappear in the experience. Marie-Laure Ryan writes that: “immersivity can be understood in two ways: in a properly VR sense, as the technology-induced experience of being surrounded by data, and in a narrative sense... as being imaginatively captivated by a storyworld” (230). Both of these definitions rest on the notion of cognitive immersion. Grounded in the field of post-dramatic multimedia performance, this paper will focus instead on immersive storytelling that activates the senses in a phenomenological experience. Rather than transporting the spectator into a fictional imaginary space, post-dramatic multimedia performance aims to make participants aware of their presence in the here and now (Klich and Scheer, 128). This paper will describe an immersive storytelling project that integrates virtual reality (VR) into live participatory performance events that take place outdoors. The paper is co-authored by an artist-researcher and two students who are working as research assistants on this project. We recount our creative research process in developing a pervasive game, which Montola defines as a “game that has one or more salient features that expand the contractual magic circle of play socially, spatially or temporally” (2005, 3). This game is played in a park and at key moments, inside VR environments that simulate that same park. The purpose of the game is to attune participants to the species in that particular environment.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».