From the bathroom of platform governance: Twitch, container tech & hot tub media
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
This paper considers Twitch’s 2021 “Hot Tub Meta” as a case study on how gendered public performances are regulated within game-centric platform cultures. Drawing on Zoe Sofia’s [Sofia, Z. (2000). Container Ttchnologies. Hypatia, 15(2), 181-201. https://doi.org/10.1353/hyp.2000.0029] concept of “container technologies,” I argue that Twitch’s institutional response to the Hot Tub Meta reveals how gendered place-making and embodiment are managed through a containment strategy that disciplines emerging non-digital gaming leisure genres in relation to the platform’s core gaming activities. I contribute to ongoing debates in Twitch Studies by examining how platform governance operates through discursive and infrastructural mechanisms to regulate bodies, spaces, and behaviors. Methodologically, I conduct a cultural text analysis of Twitch’s Terms of Service, Community Guidelines, Transparency Reports, and official blog posts, treating these documents as cultural texts that define the limits of propriety, play, and platform legibility. Supplemented by popular media coverage, this analysis situates the controversy around bath- and bedroom-based streaming within Twitch’s broader moderation framework. I conclude by examining how alternative approaches to platformed play, understood as a site of governance, can reshape debates about legitimacy. Such approaches move beyond the normative boundaries that currently determine which forms of play and cultural production are sanctioned within livestreaming cultures.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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