Bibliographic record
Abstract
Partant de la définition du jeu de Johan Huizinga et de la taxinomie de Roger Caillois, cet article examine les relations entre le jeu, la fiction et le récit. La dimension ludique de la fiction tient dans le fait qu’elle repose sur un acte de faire semblant. Inversement, un jeu possède une dimension fictionnelle quand son terrain représente un monde et quand les actions du joueur, au lieu de suivre des règles abstraites et conventionnelles, imitent des actions concrètes dont le but répond à des intérêts authentiquement humains. Caillois pensait que la fiction est incompatible avec les jeux de type ludus, basés sur les règles et la compétition, mais les jeux vidéo, ainsi que les diverses tentatives, dès le XVII e siècle, d’associer le jeu de l’oie à des thèmes narratifs démentissent son opinion. La réconciliation du jeu et de l’histoire ne se réalisera toutefois pleinement que lorsque deux conditions seront remplies : 1. le joueur sera motivé par l’intérêt pris à l’histoire; 2. le joueur construira l’histoire par ses actions, et chaque fois qu’il jouera, il produira une nouvelle histoire.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".