Notice bibliographique
Résumé
Research on diversity and inclusion in game studies has focused so far on issues related to gender, race, and sexuality. Issues related to language have generally been left unaddressed. Nevertheless, the language we use to express ourselves has a major influence on the way the knowledge we create is perceived and transmitted (or not) worldwide, and thus also generates situations of privilege and exclusion. Building on the concepts of linguistic monopoly and linguicism (i.e., discrimination based on language), this chapter proposes a critical reflection on the dominance of English language in game studies. It argues that linguicism occurs in this discipline and in academia more broadly (1) through the anglicization of research and the need for non-native English speakers (NNES) to publish and present their work in English in order to be read, cited, and recognized as contributors to game studies; and (2) through a gatekeeping process, especially within high-ranking journals, that makes it harder for NNES to publish their work due to the absence of linguistic support from publishing institutions and the emphasis these institutions put on so-called “good” English. These inequalities are reinforced by the myth that English is a neutral language that serves everyone equally well and leads to cohesion and community. This chapter ultimately aims to bridge the gap between research on linguistic monopoly in academia and the discipline of game studies, seeking to critically reflect on how game studies have been built and are still being built around English language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,016 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».