Retrogame Archeology:
Bibliographic record
Abstract
Com o objetivo de divulgar os conhecimentos no campo da História e Arqueologia, sob a perspectiva das Humanas Digitais, o grupo de pesquisa ARISE (Arqueologia Interativa e Simulações Eletrônicas), criado em 2017 no âmbito do Museu de Arqueologia e Etnologia da Universidade de São Paulo (MAE-USP), apresenta a entrevista concedida por John Aycock, professor associado do departamento de Ciências da Computação da Universidade de Calgary (Canadá), na qual sob o termo “Arqueologia Retrogame” conversamos sobre estratégias e métodos para acessar e analisar os jogos criados e produzidos décadas atrás. Nesta entrevista, o professor discute também, no contexto da Ciência da Computação, sobre a importância das habilidades com programação livremente criativa em ambientes ilimitados tanto quanto a capacidade de trabalhar em ambientes computacionais restritos; programação em linguagem de baixo e alto nível. Discute também a relação entre Arqueologia Retrogame e Archaeogaming. Nesta jornada em direção ao passado, John Aycock discute ainda como a história oral pode ou não ser uma metodologia aliada, ressalvando os potenciais e limitações da memória humana para relembrarem de algoritmos codificados anos ou décadas atrás.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".