Ludoformer Lovecraft : Sunless Sea comme mise en monde du mythe de Cthulhu
Bibliographic record
Abstract
Selon Lovecraft, toute tentative de matérialisation trop explicite de l’horreur, suggérée dans son œuvre, ne saurait que lui nuire. Quelles sont alors les spécificités propres au support vidéoludique convoquées pour cadrer l’expérience de jeu et tenir le pari de l’effroi et de l’irreprésentable ? Cet article propose d’étudier le jeu vidéo Sunless Sea comme une « ludoformation » du mythe de Cthulhu : une remédiation qui cherche à maintenir une forme d’équivalence et de continuité sémantique entre une source et son actualisation vidéoludique. Au moyen d’une analyse de la conception de niveau (level design) et de l’architecture narrative que ce jeu met en place, il s’agira de voir comment la proposition soumise par le jeu permet de redéployer une forme de narration lovecraftienne. Ce paradigme de la ludoformation souhaite donner de nouvelles perspectives sur le lien d’analogie entre œuvre littéraire et jeu vidéo : voir le mythe de Cthulhu comme une matrice de laquelle émergent des univers fictionnels. La transposition en jeu vidéo repose ici sur une remédiation qui prend la forme d’une mise en monde.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 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".