La remédiation du jeu de rôle sur table vers les plateformes virtuelles : enquête sur les usages émergents à la disposition du maître de jeu 2.0
Bibliographic record
Abstract
Le jeu de rôle sur table a plus de quarante ans et ce n’est qu’aujourd’hui qu’il entame sa première révolution technologique. Appuyée d’une enquête qualitative par questionnaires conduite sur les réseaux sociaux du Québec, cette recherche confirme une opinion favorable et un virage déjà amorcé vers l’incorporation de périphériques et de logiciels autour de la table de jeu de rôle. Seuls le jeu distanciel et les tables virtuelles font moins consensus, eux qui amenuisent le contact humain et le rapport à l’objet tangible, ou qui rapprochent le jeu de rôle sur table un peu trop près du jeu vidéo. Ce mémoire analyse les tensions entre jeu et récit à l’intérieur de l’écosystème social et observe comment ces systèmes expérientiels interdépendants sont affectés par le choix et la manipulation des dispositifs technologiques qui sont introduits. Il place le designer industriel orienté vers l’utilisateur comme un maître de jeu 2.0 qui se sert de l’objet numérique pour se rapprocher de l’humain.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".