Notice bibliographique
Résumé
In recent years numerous innovative and affective virtual reality (VR) works combining documentary-based or fictional storytelling with game mechanics, live theatre and other elements, have appeared at festivals or on online distribution platforms. These interdisciplinary works have much to tell us about the future of VR storytelling but have yet to receive sustained analysis. This book aims to correct that. The monograph delves into recent evolutions in VR storytelling, focusing on entertainment-based works created or launched since 2020. It features 8 chapters that delve into VR formats with various levels of interactivity, from 360-degree videos to open world VR games. Through an analysis of case studies, the chapters showcase the increasing diversity and sophistication of recent narrative-based projects. Moving past the initial hype associated with the latest wave of VR, the book aims to explore the specificity of a story delivered in this medium considering narrative structures and approaches to narration. Dooley argues that VR, as an interactive medium that places the user inside a story world in a visible or invisible virtual body, offers narratives that incorporate the user’s body as a storytelling tool. This fosters user-centred stories that unfold in three-dimensional space. Adopting phenomenological and formal analysis methodologies, the monograph examines case studies through their approaches to narrative, style, and interactive devices. Key concepts that are explored include agency, direct address, environmental and spatial storytelling, embodiment and presence. By providing a much-needed analysis of works through a variety of theoretical lenses, the book illustrates how recent VR storytelling fosters powerfully transformative experiences.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».