L’immersion fictionnelle au-delà de la narrativité
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à mettre en lumière la manière dont les différentes composantes d’un jeu interagissent pour susciter l’immersion fictionnelle du joueur. En adoptant une approche ludonarrative et en s’inspirant du modèle holistique de l’immersion développé par Calleja de même que du SCI-Model d’Ermi et Mäyrä, nous chercherons à démontrer la complexité de l’immersion fictionnelle, qui a tendance à être masquée par la création de catégories et de sous-catégories de l’immersion. Notre objectif est double : montrer que les différents types d’immersion ne sont pas mutuellement exclusifs et expliquer comment les éléments non narratifs d’un jeu peuvent agir sur l’immersion fictionnelle. Pour illustrer ces idées et identifier différentes façons dont les effets combinés des composantes d’un jeu peuvent influencer l’immersion fictionnelle, nous effectuerons une analyse détaillée du jeu d’aventure et d’exploration Abzû, qui invite les joueurs à s’immerger – au sens propre comme au sens figuré – dans un monde sous-marin coloré et grouillant de vie.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".