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Record W4391136569 · doi:10.4000/books.pulg.24918

Penser (avec) la culture vidéoludique

2022· book· fr· W4391136569 on OpenAlexaffabout
Selim Krichane, Isaac Pante, Yannick Rochat

Bibliographic record

VenuePresses universitaires de Liège eBooks · 2022
Typebook
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPsychologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les cours d’école, en ligne, au cinéma et dans des millions de foyers, le jeu vidéo occupe une place sociale et culturelle de premier plan. Média natif du numérique, il connaît depuis des décennies un processus de légitimation culturelle et se voit aujourd’hui doté d’un capital symbolique que peu lui auraient prédit il y a vingt ans. Il irrigue désormais nos représentations collectives et génère des régimes de sociabilité bien différents des clichés auxquels il a trop longtemps été réduit. Dans la lignée de divers travaux issus du champ académique de l’étude du jeu vidéo (ou game studies), le présent volume regroupe une série de contributions qui questionnent la dimension culturelle du jeu vidéo à partir des discours qu’il suscite, des représentations qu’il génère, ou de sa propension à constituer un outil pédagogique. Les travaux regroupés dans cet ouvrage participent notamment à l’analyse des logiques collectives qui fondent la réception du jeu vidéo dans la presse et à l’examen des modalités pratiques et discursives de la conception du jeu vidéo comme « bien culturel » à partir des années 2000. On trouvera également des contributions qui mettent en lumière la diversité des pratiques rattachées aujourd’hui au jeu vidéo, à travers l’analyse de communautés de jeu en ligne qui instaurent des serveurs « pirates », ou grâce à l’étude des pratiques de création de jeux vidéo « en amateur ». Finalement, un ensemble d’utilisations concrètes du jeu vidéo en classe sont discutées à travers des observations minutieuses et des retours d’expérience qui illustrent la complexité relative à l’usage du jeu vidéo en contexte - et à des fins - d’apprentissage. Préfacés par le professeur Bernard Perron (Laboratoire universitaire de documentation et d’observation vidéoludiques, université de Montréal) et édités par trois membres du GameLab UNIL-EPFL (Lausanne, Suisse), les articles rassemblés dans cet ouvrage offrent un riche aperçu de la diversité des game studies contemporaines.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.683
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0030.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.081
GPT teacher head0.252
Teacher spread0.171 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations2
Published2022
Admission routes2
Has abstractyes

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