La tragedia como motor narrativo de los videojuegos cinematográficos
Bibliographic record
Abstract
El cine y los videojuegos han mantenido de forma constante una relación ambivalente de rechazo, influencia y colaboración. Desde sus comienzos, la Ludología puso el centro de la experiencia del juego en su capacidad de ejercer el control y desarrollar amplia libertad en el mundo del juego. Esta visión ha hecho que se asimilara la ontología del videojuego con el tipo de actuaciones que fomentan libertad y control. Por el contrario, cualquier tipo de actuaciones vinculadas al placer estético de la narrativa han sido tildadas de opuestas a la esencia del juego y por ello propias de las narraciones o películas interactivas, manifestaciones siempre acompañadas de un tono peyorativo. Por ello es necesario realizar una revisión del estatuto ontológico del videojuego a través de la reformulación del significado de la actuación (agency). El artículo sigue los trabajos de Tanenbaum sobre la apertura del concepto de la actuación hacia la construcción de sentido y el compromiso con el personaje y la historia, y propone cómo el lenguaje cinematográfico y las fases esenciales de la tragedia aristotélica (compasión, temor y catarsis) son indispensables para entender el tipo de actuación de los videojuegos cinematográficos.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".