Historical Overview: Playable Female Athlete Characters in Sport Simulation Videogames
Notice bibliographique
Résumé
Historically, female athletes have been marginalized in both the fields of sport and videogames, and there is limited work that examines how female athletes have been represented in sport simulation videogames. In this article, this gap is addressed by tracing the history of playable female athlete characters in sport simulation videogames from the 1980s to the present. Unlike esports, which are sporting competitions, sport simulation games represent an element of sport such as gameplay or management. Playable athlete characters are important in these games because they are at once the equivalent of protagonists in a film or novel and are also the avatar through which videogame players interact with that storyworld. To illustrate the key insights that can be drawn from the study of such characters, the trajectory of playable female athletes in sport simulation games is traced across three periods: 1980–1995, 1995–2010, and 2010–2023. Analyzing this history through the lens of hegemony and intersectionality illuminates the general arc of playable female athletes within the sport simulation genre and also demonstrates how representations of female athletes in videogames register historical trends from the fields of both sports and videogames.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».