Bibliographic record
Abstract
Dans l’ouvrage intitulé Genre et jeux vidéo (2015), Fanny Lignon réunit douze contributions par des chercheurs de la France et d’ailleurs, invités à se pencher sur l’intersection du genre et des jeux vidéo. Ce sujet étant relativement neuf en France, ce sont des spécialistes francophones soit des jeux soit du genre qui ont dû envisager l’autre objet d’étude en partant du leur. Lignon a également obtenu des traductions de plusieurs articles d’abord écrits en anglais. En général, ces auteurs s’attachent moins aux conditions de production des jeux qu’aux jeux eux-mêmes et à ce qu’ils engendrent. Alors que la science-fiction n’est pas un objet d’analyse en soi, les manières d’aborder l’intersection du genre (sexuel, identitaire) et des jeux vidéo sont porteuses d’enseignements pour l’intersection des mêmes jeux et de la science-fiction. Les références fréquentes à des jeux relevant de la science-fiction et du fantastique rappellent d’ailleurs la centralité de la science-fiction dans l’imaginaire des jeux vidéo.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.009 |
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".