Beckett Spams Counter-Strike
Bibliographic record
Abstract
Ce qui suit décrit une « intervention » dans le jeu Counter-Strike : Global Offensive, intitulée Beckett Spams Counter-Strike - par « intervention », nous entendons une forme de performance artistique et d’action politique qui entre et occupe, ou « intervient » dans un environnement, une institution déjà existante, un espace ordonné. La description est interrompue ou fragmentée par des remarques « signées » des « joueurs » – les acteurs, les « gamers », les écrivains et les artistes qui participent au projet – alors que nous tentons de comprendre notre échec ou notre succès à mettre en scène la pièce de Beckett et (ou ?) à jouer à Counter-Strike, un échec que l’on pourrait décrire comme une faillite du théâtre et du jeu. En outre, la description est suspendue ou reléguée au second plan par des extraits de nos performances. Développée pendant plusieurs années par une équipe de la West Virginia University, l’intervention dans le jeu a mené à plusieurs performances traitant le jeu comme un site d’investigation philosophique et pédagogique sur l’intentionnalité et la violence. Nous utilisons le terme « intervention » d’une façon singulière pour qualifier des actions qui recoupent le « gameplay », le théâtre politique d’agitprop et la performance artistique.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".