Étude des effets affectifs et sémiotiques du langage ludique à partir des ludèmes, des mécaniques de jeu et des mécanismes de jouabilité
Bibliographic record
Abstract
En continuité avec les travaux sur les mécaniques signifiantes de jeu, nous proposons, dans le cadre de cet article, de rendre compte de la dimension expérientielle de la mécanique en développant une méthode de recherche à partir des effets affectifs et sémiotiques produits par l’interaction entre le jeu et les joueur.se.s. L’expérience ludique est alors considérée comme un acte de langage dialogique et immanent à un contexte d’émission et de réception entre les concepteur.rice.s et les joueur.se.s. Avec ce type d’approche communicationnelle et pragmatiste, le jeu est conçu comme un processus sémiotique interprétatif où les mécaniques agissent comme grammaire (plan syntaxique) afin de produire du sens (plan sémantique) propre à une situation (plan pragmatique). En divisant l’étude de l’expérience ludique en trois plans du langage, il devient possible de faire état non seulement des actions et rétroactions du système ludique, mais également des effets affectifs et sémiotiques du jeu actualisé dans un contexte à chaque fois renouvelé par les joueur.se.s.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".