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Enregistrement W4392226651

Game Studies et industrie du jeu vidéo : mélange de mondes

2022· preprint· fr· W4392226651 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Meunier

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVideo gameMixing (physics)Video game developmentGame designComputer scienceMultimediaPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the case of Game Studies, this thesis explores the socialization, interactions and relationships between researchers and video game professionals. This work was conducted in three different countries: France, Switzerland and the Canadian provinces of Quebec and Ontario. It is based on interviews, observations (scientific events, game jams and playtests) and a three-year ethnography conducted in a non-profit scientific organization. Our work raises the issue of how researchers and professionals socialize and build relationships. How do people from the scientific and industrial worlds tell their relationships? What is the role of social activities in meeting and creating long-term ties? How does the analysis of gender relations contribute to understanding the activities studied? Our study shows that the socialization, the personal and professional ties that are created between researchers and professionals participate in developing Game Studies and build bridges between research and the video game industry. The interviews and the observed social activities thus reveal the social dynamics between individuals of these two social worlds, showing the permanent porosity between them. Moreover, the gender-based dynamics highlighted in this study show the existence of specific social mechanism, linked to video games and to virilist values that go beyond the game environment. More broadly, this analysis contributes to a reflection to be pursued on the internal functioning of the scientific and industrial worlds.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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