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Enregistrement W828419227 · doi:10.71781/7544

Créer ou produire un jeu vidéo? Étude ethnographique d’un milieu de production vidéoludique montréalais

2014· dissertation· fr· W828419227 sur OpenAlexaboutno aff
Yann Pineault

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le jeu vidéo est un produit qui ne cesse de gagner en popularité alors que les expériences ludiques tendent de plus en plus à se diversifier. Les recherches académiques sur l’objet vidéoludique se sont multipliées dans les dernières années afin de comprendre les particularités du nouveau média, surtout en ce qui concerne l’analyse du produit lui-même et sa réception, mais laissant peu de place à sa créa-tion et sa production. Montréal est un lieu idéal pour étudier le médium : en peu de temps, l’industrie du jeu vidéo est devenue l’un des fleurons industriels québécois. La présente étude s’est intéressée aux développeurs de Montréal, ville où se situe la plus grande partie des studios au Québec, afin de connaître leur perception du produit vidéoludique et de l’industrie. Au travers d’une perspective phénoménologique, un séjour ethno-graphique a été effectué dans un studio de production vidéoludique où plusieurs développeurs ont été observés et interviewés. Ce travail s’inscrit dans une anthropologie du travail et rend compte de la com-plexité qui émerge lorsqu’un travail essentiellement créatif vient se heurter à des motifs de production strictes. Plus encore, il rend compte d’un paradigme opposant directement la création et la production dans un milieu qui se présente comme une avenue prometteuse pour une jeunesse désirant vivre d’un travail créatif. Cette condition est attribuable à la nature du jeu vidéo lui-même qui se situe, selon Kline, Dyer-Witheford et De Peuter (2003), à mi-chemin entre la culture, la technologie et les visées commerciales (marketing). Les développeurs se trouvent donc entre deux eaux : d’un côté ils sont influencés par la culture du jeu, relevant de leurs pratiques, leurs préférences et des commu-nautés de développeurs et, de l’autre côté, par l’industrie qui dicte les façons de faire et viennent selon eux minimiser leur potentiel créatif.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,008
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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