Right Table, Wrong Idioculture: Examining the Impacts of TTRPG-specific Media at the Player Table Level
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade and a half, there has been an explosion in the quantity and availability of media focused on tabletop role-playing games (TTRPGs). Episodes of highly-produced actual play series like Critical Role and Dimension 20 regularly get millions of views online and have spawned hundreds, if not thousands, of similar programs. Type in “Dungeons & Dragons” or “tabletop role playing” into your search engine of choice, and you will find copious amounts of meta content covering nearly every aspect of the hobby. This wide range of content caters to a broad audience — from the beginner player with zero real-world experience, all the way to the grizzled veteran Dungeon Master. The popularity of these media has brought more players to the game and has made it easier for new players to become socialized into the subculture. Currently, little research exists on the impacts of these media on the quality of players' games. Central to our discussion is Sidhu and Carter’s concept of “pivotal play,” wherein moments transcend the game and deeply impact the players even after they walk away from the table. We propose a framework necessary for moments of pivotal play to emerge, encompassing three layers of socialization crucial for each player: game competency, subcultural competency, and comradery. Through five qualitative, in-depth interviews with experienced TTRPG players, we sought to understand if this explosion of TTRPG-specific media has changed how players play TTRPGs. As a result of our research, we identify five key impact areas and suggest a new term (parasocial idioculture) to describe how actual play media may affect the process of player socialization.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle