Bibliographic record
Abstract
Il n’est pas rare que les jeux vidéo intègrent les symboles du livre et de sa culture : ainsi de plusieurs environnements numériques qui incorporent ces symboles en les unissant à leurs propres impératifs axiomatiques. Cette jonction crée des métaphores fonctionnelles qui s’éloignent de l’idée préconçue du codex. Les représentations que ces métaphores évoquent en disent cependant beaucoup sur la culture et l’imaginaire contemporains. Pour rendre l’aspect des livres, les jeux vidéo appellent leur lot de figures dotées de significations et de fonctions spécifiques. Cet article se propose d’analyser cinq de ces figures : le moyen de transport, l’accumulateur d’énergie, le fortifiant à consommer, l’instrument martial, puis l’hypomnématon vidéoludique. Cette dernière avenue, sous-estimée, peut enrichir l’activité vidéoludique, voire les joueurs eux-mêmes, par diverses remédiatisations numériques du livre et de ses modalités, favorisant le réinvestissement de ses attributs traditionnels, tels celui de la mémoire externe ou encore du journal personnel. Elle permet alors d’imaginer le joueur comme un scribe travaillant sur lui-même par un retour sur sa pratique ludique.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".