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Enregistrement W4410030774 · doi:10.1016/j.ijresmar.2025.04.008

Focal and peripheral consumption journeys across virtual and physical realities: A study of online gaming

2025· article· en· W4410030774 sur OpenAlexafffund
Alex Baudet, Marie‐Agnès Parmentier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Marketing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensHEC MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésConsumption (sociology)BusinessAdvertisingMarketingComputer scienceAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates how families negotiate the intensification of competitive gaming, focusing on both focal consumers (gamers) and peripheral consumers (parents, siblings, or partners). Drawing on ethnographic, netnographic, and interview data, the study addresses how a virtual practice evolves as gamers become more committed and how its virtual and physical elements affect not only gamers’ experiences but also those of non-gamers. The authors have found that the negotiation of the practice follows an iterative process of evaluation, circumscription, and reconfiguration, leading to shifts in household norms, noise management, and spatial arrangements. As gaming transitions into a more immersive, virtual phase, its partial visibility can alienate non-gamers or heighten tensions regarding autonomy and shared routines. This study also shows that misalignments between material arrangements, doings, and meanings underpin many of the conflicts—yet they can be mitigated through supportive design choices, offline–online integration, and third-party mediation. This research highlights the pivotal role that peripheral consumers play in shaping emerging digital consumption practices. It concludes with practical and policy-level implications, offering strategies that product developers, community organizers, and educators can implement to foster household harmony and preserve gaming’s communal potential.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,420 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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