Fiction vidéoludique et réalité de la surveillance de masse. Orwell : Keeping an eye on you
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour objectif d’évaluer les effets sémiotiques d’un jeu vidéo fondé sur la thématique de la surveillance étatique de masse. Orwell : Keeping an eye on you (Osmotic Studios, 2016) contribue à une réflexion critique de cet enjeu social en suscitant un engagement aux frontières de la fiction et du réel. Grâce aux motifs de l’immersion et du panoptisme, le joueur est plongé dans la surveillance et ne peut en sortir, devenant à la fois surveillant et surveillé. Dans une première partie de l’article, l’organisation sémiotique et la narration du jeu sont présentées. Puis le rôle et la responsabilité du joueur dans le déroulement de l’histoire sont étudiés pour conclure avec une analyse de la structure panoptique du jeu. Le pouvoir de persuasion de cette forme de « littérature ergodique » sera discuté en conclusion à partir des effets de cette fiction vidéoludique sur le lecteur/joueur et citoyen.
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 | 0.014 |
| 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 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".