Notice bibliographique
Résumé
Research Background Movement-based digital games typically make it clear whose movement representation belongs to which player. In contrast, we argue that selectively concealing whose movement controls which representation can facilitate engaging play experiences. We call this "innominate movement representation" and explore this opportunity through our game "i-dentity", where players have to guess who makes everyone's controller light up based on his/her movements. Our work reveals five dimensions for the design of innominate movement representation: concealing the association between movement and representation; number of represented movements; number of players with representations; location of representation in relation to the body and technical attributes of representation. We also present a set of strategies for how innominate representation can be embedded into a play experience. With our work w expand the range of digital games. Research Contribution This work contributes to understanding game and interaction design for social and physical play. Drawing inspiration from research on ubiquituous computing, embodied interaction and games, this research introduces the concept of innominate representations for digital bodily play Research Significance The significance of this research is attested to by the following indicators: its being presented (Long Paper), exhibited (Interactivity) and is a finalist for the Student Game Competition at the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2014 Proceedings and Extended Abstracts, Toronto, Canada) (peer-reviewed, 22.8% acceptance rate, previously ERA A ranked); and has been presented (Long Paper) at the ACM Conference on Interactive Entertainment (IE 2013 Proceedings, Melbourne, Australia). It has also been featured in the official ACM CHI 2014 promotional trailer at http://chi2014.acm.org/, which has been watched by over 5,000 people on youtube at http://www.youtube.com/watch?v=iN1wLizrsKY
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,996 | 0,492 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».