Interactive Storytelling, User Agency and Emerging Gender Narratives in the Web Space
Notice bibliographique
Résumé
Arguably, storytelling has always been part of human existence and has historically played a crucial role in the evolving nature of the society. It could be described as a thriving, highly esteemed art form that enhances community cohesion, assists in learning, preserves memories, and provides amusement. A peek into the historical trend of storytelling reveals a thread of progression with changing times and emerging technologies. But one thing remains constant, the storytelling space has always been a platform for contextualization and interplay of perspectives. Interactive storytelling offers an interesting kind of narrative experience, one in which a story’s unfolding can be influenced by its audience. This study recognizes user agency as a theoretical underpinning of interactive storytelling which allows for the understanding of users’ responses in social media as well as their underlying mechanisms. It leans on the relative theories of Mediamorphosis and Objectification to examine the Honest Bunch Podcast within the framework of coevolution, convergence, and complexity as well as its interception with the framing of gender narratives. Adopting a qualitative content analysis approach, this study explores the relationship between human and technological agency as well as how interactive storytelling presents gender focused narratives as part of our social media experience. It submits that a story can be considered from the perspective of its featured characters or from a more abstract perspective at the global level of the plot while amplifying the narrative experiences with elements of plurality.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».