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Enregistrement W4402397190 · doi:10.24908/iqurcp18045

Linguistic Strategies for Identity and World Building

2024· article· en· W4402397190 sur OpenAlexaffvenue
Hanna Harper

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsIdentity (music)SociologyArtAestheticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, the medium of tabletop role-playing games (TTRPGs) like Dungeons & Dragons has risen exponentially in popularity thanks to shows like Stranger Things and The Legend of Vox Machina as well as actual-play shows like The Adventure Zone, Critical Role and Dimension 20. Unlike video games and board games, the primary vehicle through which these games are played is language, making TTRPGs an enormous and as of yet rarely explored area of research for linguists and linguistic anthropologists. Participants must play, tell stories and build secondary worlds and selves all through interaction and conversation. Using tools from ethnographic field work, I investigate the features of the register as well as the conscious and unconscious linguistic strategies that are necessary to the function of TTRPGs. I observe and record three TTRPG sessions from pre-established recreational groups both in person and online and broadly transcribe relevant sections for linguistic anthropological analysis. Examination of these real-time improvised conversations reveals their performative nature as well as the conditions required for all players to agree that something takes place in the story that they are building. This paper outlines how players navigate the inevitable messiness and ambiguity that comes with multiple people trying to play a game and tell a story together and how they negotiate agency and control over that reality. Essentially, it considers how adults enact pretend play through language. It also describes the unique participation framework of TTRPG players as writers, characters and audience simultaneously. All of these elements serve to provide insight into this increasingly popular way of using language for entertainment and reveal some of why people find TTRPGs entertaining in the first place.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,036
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,306
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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