Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains a full, professionally conducted interview with Spanish artist Javier García Oliva, who has contributed to major Capcom franchises including Dead Rising and Puzzle Fighter. Conducted by Andrés Domenech Alcaide for CoolJapan.es in February 2018, the interview explores García’s career path, his early artistic influences, workflow in 2D and 3D digital art, experiences working in international studios, and insights into the video game industry. The interview highlights his personal journey from self-taught experimentation with RPG Maker and M.U.G.E.N., through formal studies in Fine Arts and Graphic Design, to professional work at Capcom Vancouver. García discusses his inspirations, tools and techniques, studio workflow, collaboration with international teams, and practical advice for aspiring video game artists. This dataset also includes high-quality images taken during the interview, depicting García in his workspace, interacting with iconic Capcom characters, and working on 3D models. All content is published under a CC BY 4.0 license, making it fully citable and usable for academic research, teaching, and professional reference in game design, digital art, and media studies. By providing first-hand insights into a professional video game artist’s creative process and industry experience, this interview serves as a valuable resource for scholars, students, and professionals in game design, animation, digital art, and interactive media.Originally published in Spanish on CoolJapan.es
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,015 |
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 ».