Du game design au gamefulness : définir la gamification
Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, on a assisté à une rapide prolifération sur le marché de la grande consommation de logiciels qui s’inspirent des jeux vidéo. Habituellement qualifiée de « gamification », cette tendance est liée à un vaste ensemble de concepts et de recherches existant dans le champ des interactions homme-machine et des études sur le jeu, tels que les serious games, les jeux pervasifs, les jeux en réalité alternée, ou le playful design. Cependant, le rapport qu’entretient la « gamification » avec ces éléments, la question de savoir si elle constitue un phénomène nouveau et la façon de la définir ne sont pas clairs. C’est pourquoi nous étudions dans cet article la « gamification » et les origines historiques du terme en lien avec des termes précurseurs et des concepts similaires. Nous avançons l’idée selon laquelle les applications « gamifiées » donnent à voir de nouveaux phénomènes que l’on nommera gameful, complémentaires des phénomènes playful. En nous appuyant sur notre recherche, nous proposons de définir la gamification comme « l’usage d’éléments de game design dans des contextes non ludiques ».
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".