Le paradoxe de la réclusion heureuse en temps de confinement : design d’environnement et claustrophilie dans <i>Animal Crossing: New Horizons</i>
Bibliographic record
Abstract
Les études du jeu ont longtemps considéré l’espace navigable des jeux vidéo sous l’angle de la compensation, comme s’il venait combler un « appétit d’espaces » engendré par nos modes de vie urbains contemporains. Dans cet article, nous remettons en question cette fonction psychoculturelle du jeu vidéo à l’aune du succès phénoménal rencontré par le jeu Animal Crossing: New Horizons durant les périodes de confinement liées à la pandémie de COVID-19. À un moment où notre rapport à l’espace était plus en crise que jamais et où les contraintes de navigation étaient à leur paroxysme, les joueur·se·s ont massivement investi un espace ludique à l’opposé des mondes ouverts. Pour expliquer la manière dont l’espace de ce jeu fut investi par les joueur·se·s durant cette période, nous menons une analyse de son design d’environnement à partir de quatre concepts : celui d’espace-refuge, de microcosmique, de cosmétique et enfin, de parcours anti-critique. Au moyen de descriptions d’éléments de son design d’environnement et de cartes annotées, nous montrons comment Animal Crossing: New Horizons a davantage transfiguré l’expérience quotidienne de la réclusion qu’il ne l’a conjurée, prenant à rebours les théories qui dépeignent l’évolution de la spatialité vidéoludique comme un mouvement « du monde clos à l’univers infini ».
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".