Le champ historien comme terrain de jeu.La conception de jeux vidéo d’histoire face au « droit de véto » des sources
Bibliographic record
Abstract
En décrivant que « l'histoire, c'est ce que font les historiens », Antoine Prost envisage l’histoire comme « pratique sociale (…) située dans le temps et l'espace », portée par des individus « qui se disent historiens et sont reconnus comme tels » 1. Prolongeant cette assertion, nous chercherons dans cet article à mieux comprendre « ce que font » les concepteurs et conceptrices de jeux vidéo à caractère historique, et plus particulièrement leur positionnement aux frontières d'un « champ historien ». En raison du matériau historique mobilisé, et auquel semble être reconnu un « droit de véto », certains secteurs de la conception vidéoludique adossent leurs pratiques créatives à des principes d'éthique, les équipes de conception explicitent et circonscrivent leurs droits, leurs devoirs et leurs responsabilités « d'artisans culturels » perçues au regard de la représentation du passé. Basée sur plusieurs récits de pratique issus de la conception des jeux vidéo Assassin’s Creed IV : Black Flag (Ubisoft, 2013) et Assassin’s Creed : Freedom Cry (Ubisoft, 2013), la présente contribution présente l’élaboration d’un récit par le numérique (la conception d’un jeu vidéo d’histoire), et comment celle-ci est accompagnée d’un récit sur le numérique : celui produit pour rendre compte de pratiques créatives singulière, les positionner et les expliciter.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| 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".