Poiesis e imaginação na experiência estética: o momento da graça no jogo de computador
Bibliographic record
Abstract
Qual é a natureza da experiência de um jogador de videogames? Ter uma experiência de um jogo de computador é ter uma experiência funcional, adaptada à sua função como jogo de computador. Essa função é definida pela soma das propriedades que produzem o significado de uma experiência de jogo de computador, distinta das outras experiências da existência humana: o jogador atribui esse significado particular à sua experiência em vez de outro. As propriedades dessa experiência podem ser divididas entre suas muitas dimensões, como técnica (têkhné), ética (ethos), estética (aisthêtikos), etc., e são responsáveis pela riqueza e complexidade da experiência humana. Essas dimensões não podem ser visualizadas separadamente de seus efeitos combinados e funcionam como um todo inseparável que define o sentido da vida. No entanto, para as necessidades da nossa demonstração, vamos nos concentrar em um estudo da dimensão estética da experiência do jogador de games para mostrar como ele se desdobra, independente da diversidade dos jogos jogados, sejam eles Super Mario Bros. (Nintendo), Mount and Musket: Battalion (independente) ou Trauma (Krystian Majewski).
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 | 0.003 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| 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".