Bibliographic record
Abstract
Cet article élabore une nouvelle structure pour permettre d’étudier les jeux (games) comme des lieux de rationalisation sociale, en appliquant la théorie critique de la technologie de Feenberg. Nous commencerons en argumentant que si les jeux (games) sont des systèmes de rationalité sociale, ils doivent être considérés comme étant apparentés à d’autres systèmes modernes, comme les marchés capitalistes et les organisations bureaucratiques. Nous présenterons ensuite une conceptualisation du jeu (play) comme un processus par lequel l’attention du joueur est détournée de l’action indifférenciée de la vie quotidienne vers une sphère différenciée d’activités ludiques. Cette approche révèlera combien l’expérience du jeu (play) change lorsqu’elle est rationalisée par la médiation technologique, et comment une normalisation généralisée se produit quand les jeux (games) deviennent des pratiques sociales à grande échelle. Nous proposerons donc une théorie de la rationalisation du jeu (ludification) décrivant les composants clés des jeux socialement rationalisés ; une théorie que nous appliquerons alors à l’exemple spécifique des jeux en ligne massivement multijoueurs (MMOG, pour Massively Multiplayer Online Games).
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".