Les pratiques intermédiales du streaming de jeu vidéo : d’une culture du spectateur à une autre ?
Bibliographic record
Abstract
Le streaming de jeux vidéo manifeste de pratiques spectatorielles nouvelles, dont les principes restent flottants, tant les cadres de cette activité sont complexes cerner. Circonscrit à une communauté de pratique peu médiatisée il y a une dizaine d’années, le streaming de jeux vidéo est devenu récemment un phénomène incontournable et pourtant très largement méconnu. L’article cherche à saisir, grâce à une approche ethno-sémiotique qui s’appuie sur une enquête de terrain et une analyse sémiopragmatique des pratiques informatisées des streamers, les enjeux multiples des pratiques spectatorielles. Le streaming de jeux vidéo est un objet hybride qui manifeste d’un caractère essentiellement audiovisuel, ce qui le rapproche tant sémiotiquement que techniquement, du champ de la télévision. Cependant, les streamers déplacent, en se les appropriant, certaines normes selon des enjeux performatifs qui leur sont propres. C’est pourquoi nous proposons d’aborder notre objet de recherche au prisme du concept d’intermédialité. Ce qui est emprunté à la télévision est aussi largement reconfiguré en fonction des particularités du streaming de jeux vidéo où les streamers sont souvent l’acteur principal, mais aussi le metteur en scène, le producteur, le régisseur audiovisuel et l’informaticien.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| 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".