Bibliographic record
Abstract
Cet article d’introduction effectue une problématisation de la notion de bruit du point de vue des études du jeu vidéo. Il contextualise les fondations intellectuelles sur lesquelles se sont développées les contributions de ce 18e numéro de Sciences du jeu consacré à la poésie et la politique du bruit vidéoludique. La première partie s’appuie sur les études des médias, les sciences de la communication et les études du son afin de retracer l’histoire sémantique du concept de bruit. Cette opération identifie les grandes unités de signification qui structurent l’épistémologie du concept, notamment son rapport aux logiques du chaos, de l’entropie et de l’interférence. Dans la seconde section, la précédente généalogie informe l’examen de trois grandes conceptualisations du bruit (ontologique, communicationnelle et ludogénique) utilisées dans les études vidéoludiques pour analyser les jeux. Le dernier segment présente les cinq textes contenus dans le numéro en prenant soin de situer leurs apports au sein d’une réflexion collective plus large sur les caractéristiques bruyantes des expériences vidéoludiques.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".