“Publish in English or It’s Game Over”
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
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.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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