Chinatown Time Machine: A Research Creation Project on Game Design and Cultural Heritage
Notice bibliographique
Résumé
One of the largest Chinatowns in the world, located downtown and sprawling out from the intersection of Dundas Street and Spadina Avenue, Toronto's Chinatown has drawn immigrants from southern China and Hong Kong, and more recently from mainland China. It has a deeply textured history marked by geographic and ethnic shifts as well as government expropriation. How do we remember these layered and sometimes obscured histories and stories? This Major Research Paper provides answers by creating a theoretical model intersecting theories of cultural memory with theories of game studies for the design of a research creation project focussed on Chinatown's cultural history. Chinatown Time Machine is a serious game with educational and cultural value that aims at exploring and sharing the history of Toronto Chinatown and examining a new form of digital archive as inspirations for future cultural recuperations. Equipped with augmented reality (AR) technology, and wearable devices, Chinatown Time Machine allows players to gain an immersive virtual experience at the core of Toronto city and travel to the time they selected to live the life of residents at Toronto's Chinatowns and witness significant events in the history of Toronto Chinatown. For example, players may be able to experience the Chinese Victory Celebrations parade at Chinatown if they chooseAugust 26, 1945, on Elizabeth Street. The concept of this serious game is to guide players to explore the stories behind the change of the city. This project helps address two key issues of technology knowledge feasibility, as well as the need for technology savvy staffing. Hence, in this game design document I focus on promoting the history of Toronto Chinatown along with the history of Chinese immigrants in Toronto. Players will take the time machine, travel back in history, and immerse in the life of individuals at different historical times in Toronto Chinatown.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».