Gaming Equity: Women, Videogame Companies, and Public Discourse
Notice bibliographique
Résumé
It is by now well documented and widely acknowledged that the videogame industry has since its inception been a bastion of hegemonic masculinity. Only more recently, however, with events like Gamergate, #metoo, and the public accusations of workplace toxicity and sexism brought against prominent AAA giants like Riot and Activision Blizzard King, have game companies initiated policies and processes for change—or at least what looks like change, based on company websites and interviews with female employees. Does this mean women are being heard, at last? These are turbulent times for the industry, with legal actions, policy shifts, personal callings-out and billion-dollar corporate mergers and restructurings. What has changed and what is changing for women in games? How, and by whom, is that change being made? This paper begins with a closer look at what women have said since these events, about their experiences, expectations and frustrations working in the industry. Has the public scrutiny turned upon the games industry, post-gamergate and beyond influenced what women have to say about their conditions and experiences working in games? Are they better supported in taking the risks and shouldering the costs of speaking up? What workplace changes in policy or practice may have resulted from women giving public voice to their experiences? Building upon an earlier study of public speech by women about their experiences in the videogames industry (de Castell & Skardzius, 2019), this study both updates and extends its database, and deepens its analysis, by looking explicitly at a speech event’s context of elicitation: who elicits the “event” of public speech, on what topics, with what purpose? Through that dialogical lens we can make more visible and explicit how minority self-representation and marginalized identities and voices are deployed to bolster business as usual, even as they are still expected to lead the charges and fight the battles for a just and inclusive working life in games.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».