Bibliographic record
Abstract
Cet article s’inscrit dans les réflexions sur la possibilité d’une exploration ethnographique d’un monde virtuel par des personnes en situation de handicap physique. Plus précisément, dans le prolongement des travaux des Game Studies, nous interrogeons la pratique du jeu et l’apprentissage des codes et normes dans leur rapport au temps, à l’espace et à l’action dans un Massive Multiplayer Online Game. L’examen de ces formes d’engagement et de reconnaissance dans des univers en ligne interroge directement la tension anthropologique entre game (le dispositif du jeu proprement dit) et playing (l’appropriation du cadre du jeu inhérent au fait même de jouer). Le joueur, en s’inventant (par la création de son avatar) et en expérimentant les cadres ludiques, est conduit à négocier avec une familiarisation progressive de savoirs et savoir-faire qui lui serviront de repères informant sa capacité à agir. Jouer, c’est être joué, mais c’est aussi déjouer les limites qu’impose la nécessaire gouvernance d’un cyberespace. À ce titre, la dynamique reliant l’individu-joueur au dispositif technique nous invite à procéder à une remise en cause de la dialectique entre virtuel et réel afin d’envisager les processus de « procuration » qui caractérisent ce type d’expériences.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".