« QUELQU’UN EST MORT, PERSONNE EST SUSPECT »
Bibliographic record
Abstract
Comment s’y prend-on pour écrire le scénario d’une performance basée sur un dispositif littéraire et qui doit être interprétée au sein d’un jeu vidéo ? Quels concepts méthodologiques, quelles contraintes liées à des mécaniques de jeu, quels paramètres d’écriture doivent être mis à contribution dans le cadre d’une telle démarche ? Le Collectif Obèle, initiative de recherche-création qui a comme ambition de proposer des projets visant l’hybridation de la littérature et du jeu vidéo grâce à des interpolations où du contenu littéraire est inséré dans des environnements vidéoludiques, entreprend de répondre à ces questions dans cet article. En abordant le projet intitulé « Quelqu’un est mort, personne est suspect », campé dans le jeu d’enquête interactif et multijoueur Among Us , des membres du Collectif Obèle expliquent les paramètres à considérer et les défis à relever afin de mener à bien l’écriture d’un scénario dans un contexte médiatique particulier.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.006 |
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 teacher head, 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".