Crossroads in Digital Gaming: Metaplay, Communication, Interaction
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation conducts a qualitative study in a region in Canada, anonymized as “the District”, which sits outside of a major city, focusing on adult players of the main series of Pokémon games. The District encompasses different geographic areas, characterized by suburban growth in a rural context with limited urban areas, with a significant industrial sector that comes with a working class demographic. By interviewing players who began playing Pokémon at different points in time, ranging from the first generation of players in 1998 to those who played their first Pokémon games in the mid-to-late 2000s, the dissertation captures a snapshot of changing play practices that came alongside the deployment of high-speed and more accessible Internet in the mid 2000s. Since the debut of Pokémon in North America in 1998, Pokémon play is now significantly more complex owing to an intricate network of gaming practices and communication, contextualized by play practice developments over time, changes in hardware, and information communication technology (ICT) infrastructure in local communities. This dissertation argues the best means of engaging digital play today is the framework of metaplay, derived from Bateson’s theories of meta-action and meta-communication (1956), supported by the components of metagame (Donaldson, 2016), paratexts, and gaming capital (Consalvo, 2007). Through this framework, the study reveals inequities in Pokémon play in the District, demonstrating the impact of infrastructure and perceptions of play for adult players in regions like the District, while also demonstrating a desire for local play cultures and how ICTs impact the complicated relationship local players have with global play cultures and practices.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».