MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396813394 · doi:10.7202/1111260ar

Thoughtful Snooping: Agency, Affect and the Walking Simulator

2024· article· en· W4396813394 sur OpenAlexaffvenue
Sarah MacKeil

Notice bibliographique

RevueLoading · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)SimulationComputer scienceAgency (philosophy)PsychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineCommunicationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, “walking simulator” has evolved from an insult to a critically and commercially successful genre of games. Through subversive mechanics and an emphasis on immersive, affective storytelling, these games are well-situated to explore LGBTQ+ narratives and queer forms of play (Ruberg, 2019). This paper unpacks the affective implications of games that urge the player to “snoop around” personal spaces, including Gone Home (Fullbright, 2013), What Remains of Edith Finch (Giant Sparrow, 2017), and A Normal Lost Phone (Accidental Queens, 2017). After a broad overview of the genre and relevant scholarship, the author examines the emotional impact of ludic “snooping”. Specifically, the author considers how games centring this mechanic simulate intimacy (while problematizing consent), engage agency through interaction and movement, and harness a disorienting atmosphere in their storytelling. Finally, the paper reflects on how character identification can be understood in the context of “games for change”, so-called empathy games, and the need to move towards a more thoughtful engagement with queer affect. This paper touches on each of these issues with a broad, interdisciplinary approach rooted in rhetoric, close reading, and queer theory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLoadingMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207