Notice bibliographique
Résumé
Vossen outlines her experiences in the game studies community from 2012 to 2022 focusing on the ludology vs narratology debate's impact on herself and other game scholars. She argues that these “debates” alienated many scholars looking to become part of the field by outlining a “right” and “wrong” way to study games. Vossen discusses how essays like “Genre Trouble” and the larger ludology vs narratology debate made her feel unwelcome as someone with a PhD in English examining issues of culture and gender in games. In the tradition of historiography, Vossen examines how the histories of the debate have been recorded, reinterpreted, perceived, and felt by multiple generations of scholars. Vossen argues that the debate is the story of how the work of a few men who used similar theories and methods were canonized. Consequently, games-related work that uses other methodologies, often favoured by women and queer people, are marginalized and pushed to the fringes of the field. Vossen concludes that it is only by continuously discussing and addressing the failures of these early debates and their impact on game studies that we can undo the harm they have caused.
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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 | 0,015 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,038 |
| Communication savante | 0,022 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».