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Enregistrement W4410313961 · doi:10.32920/ifmj.v4i1-2.2080

Optional Thinking and Loop Disentanglement Strategies in Films and Videogames

2024· article· en· W4410313961 sur OpenAlexvenueno aff
Nitzan Ben Shaul

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoop (graph theory)Computer sciencePsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optional thinking (OT) is the cognitive ability to generate and compare alternative hypotheses to explain events. Not deploying OT in real-life may lead to premature acceptance of inadequate hypotheses and can result in dire consequences.(see Ben Shaul), 2012 for the methodological framework, research objectives and hypotheses underlying this proposal.). The skill of OT requires flexible cognition, not unlike the one sought for within the Cognitive Flexibility Theory (Spiro, 1992). The opposite to OT is closed- mindedness whereby holding a certain proposition true impedes the consideration of alternatives. The concept of data-base narration (Manovich, 2000)), stemming from digital culture and media, whereby different narrative trajectories or “algorithms” can run over the same database, is concurrent with Interactive narration, particularly in contemporary videogames where each gamer intervention bifurcates the story into different developments. The concept of database narration with its attendant interactive narration indicates a new moment in the history of classical narrative complexification (preceded by the Soviet Revolutionary films of the 1920s (e.g., Djiga Vertov’s Man with a Movie Camera (1929); the 1960s narrative complexity, particularly that of French New Wave film directors like Alain Resnais’s Last Year at Marienbad (1961); and contemporary complexification as in Christopher Nolan’s Memento (2000). Nevertheless, the classical narrative scheme of “exposition, complication and resolution” is still resilient along with its close-minding consequences. This viewer close-minding results chiefly from the use of suspense strategies and the imparting of a deterministic sense that things could not have turned out in any other way despite the inherent basis of probability underlying all narration. This database narrative complexity permeates interactive narration, particularly in contemporary videogames where each gamer intervention bifurcates the story into different developments as in “open World Games such as the Venice sequence in Assassin’s Creed where the gamer navigates his/her avatar, making different choices that lead to different optional trajectories a across the labyrinthine city. This is particularly relevant in respect of the “loop “inhering in the film Run Lola Runwhereby, in principle, Lola could restart at the end of a run further runs as she crosses Berlin again and again, This loop is also evident in the practice of video-gaming where the gamer often loops in his/her recurring attempts to overcome a game obstacle. These recurring attempts by video gamers to break free of the loop encourages optional thinking in gamers, due to their need to develop optional strategies at each recurring attempt at overcoming a difficult obstacle. This optional thinking process is beneficial and aids the exit of the loop as evidenced in Run Lola Run’s final scream scene and in the loop brake achieved upon successful decoding of a videogame obstacle’s previous impermeability.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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