Sur lâutilisation du langage de programmation Scheme pour le développement de jeux vidéo
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire vise à recenser les avantages et les inconvénients de\nl'utilisation du langage de programmation fonctionnel dynamique\nScheme pour le développement de jeux vidéo. Pour ce faire, la\nméthode utilisée est d'abord basée sur une approche plus théorique. En\neffet, une étude des besoins au niveau de la programmation exprimés\npar ce type de développement, ainsi qu'une description détaillant les\nfonctionnalités du langage Scheme pertinentes au développement de\njeux vidéo sont données afin de bien mettre en contexte le sujet. Par\nla suite, une approche pratique est utilisée en effectuant le\ndéveloppement de deux jeux vidéo de complexités croissantes: Space Invaders et\nLode Runner. Le développement de ces jeux vidéo a mené à l'extension du\nlangage Scheme par plusieurs langages spécifiques au domaine et\nbibliothèques, dont notamment un système de programmation orienté\nobjets et un système de coroutines. L'expérience acquise par le\ndéveloppement de ces jeux est finalement comparée à celle d'autres\ndéveloppeurs de jeux vidéo de l'industrie qui ont utilisé Scheme\npour la création de titres commerciaux. En résumé, l'utilisation de ce\nlangage a permis d'atteindre un haut niveau d'abstraction favorisant\nla modularité des jeux développés sans affecter les performances de\nces derniers.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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 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".