Gaming History – Potentiale der Spielgeschichte für innovative Spielentwicklung
Bibliographic record
Abstract
Die Geschichte der Videospiele reicht bis in das Jahr 1950 zurück. Damals stellte der Kanadier Josef Kates auf der Canadian National Exhibition den vier Meter hohen Computer „Bertie, the Brain“ aus, gegen den die Ausstellungsbesucher eine Version von Tic-Tac-Toe spielen konnten. Seitdem haben sich die technischen Möglichkeiten, die Hardware, die Spielmechaniken, das Game Play und die Möglichkeiten der audiovisuellen Darstellung enorm weiterentwickelt. Viele gute und schlechte Games wurden entwickelt, verworfen oder veröffentlicht. In diesem Artikel analysieren wir die Spielelemente der Classic Games und ihre Limitierungen und untersuchen, wie diese das Spielerlebnis der Spieler:innen beeinflussten. Wir sehen uns den Zusammenhang zwischen Einschränkungen und Kreativität an und diskutieren, welche Ansätze wir als Game Designer:innen heute (wieder) für innovative Game-Entwicklung nutzen können.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.003 |
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".