Du temps et des jeux : l’intégration des jeux mobiles <i>free-to-play</i> dans le quotidien des joueurs
Bibliographic record
Abstract
Les jeux mobiles font désormais partie intégrante de la vie quotidienne de nombreuses personnes, surtout depuis l’essor du modèle free-to-play (F2P) qui permet d’accéder à ces jeux gratuitement. Il est possible désormais de jouer à tout moment, en partie grâce aux caractéristiques de jeu qui incitent à y passer le plus de temps possible. L’intégration des pratiques de jeu dans la vie quotidienne demeure malgré tout un phénomène peu documenté. En prenant un ancrage conceptuel dans la théorie des pratiques sociales, cette étude vise à explorer comment les caractéristiques des jeux mobiles F2P façonnent l’intégration de ces pratiques dans le quotidien des joueurs. Nos analyses portent une attention aux rôles des matérialités et des temporalités pour comprendre ce processus d’intégration. Des analyses secondaires ont été effectuées sur des données recueillies par l’entremise d’entretiens semi-structurés menés auprès de 15 personnes qui jouent de façon quotidienne aux jeux mobiles F2P. L’analyse thématique a permis d’identifier comment le « stickiness », soit les caractéristiques de jeu qui incitent à y passer le plus de temps possible (par exemple, les nouveautés, les occasions limitées), favorisent une présence accrue des jeux dans la vie quotidienne. L’analyse permet aussi d’identifier comment d’autres caractéristiques, regroupées sous le concept de « slickness » (par exemple, les parties courtes, les interruptions), permettent aux jeux de s’intégrer harmonieusement dans le quotidien du joueur sans perturber son emploi du temps. Les résultats de cette étude permettent de mieux cerner l’équilibre qu’offrent les jeux F2P entre le « stickiness » et le « slickness » qui permet une omniprésence harmonieuse de ces jeux dans le quotidien des joueurs.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".