Immersive Storytelling and an Afro- centric Future for XR
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 opens a conversation around a possible Afro-centric future for Immersive storytelling, particularly in XR, one that might challenge Western-centric approaches to XR (extended reality) technologies and storytelling methods. The author argues that African creators across the continent's 54 countries offer vital perspectives that could reshape global XR practices. Drawing on theoretical frameworks from postcolonial scholars like Trinh T. Minh-ha and Jaishree Odin, the paper positions spatial and immersive storytelling as an epistemological challenge to Western narrative traditions. It highlights successful African XR projects, including Joel Kachi Benson's award-winning VR work and initiatives from studios like Black Rhino and Electric South, while acknowledging persistent access barriers. The discussion explores the convergence of XR with Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence, proposing that diverse experimentation is crucial for the medium's maturation. The paper advocates for moving beyond mimetic approaches and mobile-centric development to embrace more varied storytelling traditions, particularly those grounded in African orality and participatory practices. This research suggests that an Afro-centric future for XR could significantly expand the medium's potential for global storytelling and cultural expression.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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