Perceptions des enjeux entourant les sports électroniques
Bibliographic record
Abstract
Malgré la place grandissante des sports électroniques dans le monde et au Québec, ils soulèvent encore beaucoup de questionnements et de craintes, parfois fondées, parfois basées sur une méconnaissance de la pratique. Partant de l’idée qu’une pratique devrait d’abord et avant tout être définie et régulée par les membres de la communauté qui s’y rattache, notre recherche vise à connaître les perceptions et opinions des professionnel·le·s québécois·e·s qui oeuvrent dans le milieu quant aux divers débats qui le concernent. L’objectif de ce mémoire est donc de donner une voix à ces personnes. Sur la base d’entrevues semi-dirigées menées avec une dizaine de profesionnel·le·s du milieu du sport électronique québécois, nous avons pu constater qu’il·elle·s partagent des préoccupations similaires sur des enjeux qui affectent directement leur métier et qui sont fort différents de ceux véhiculés dans la population générale. Nous posons donc l’hypothèse que les professionnel·le·s du milieu esportif québécois forment une communauté de pratique qui partagent des valeurs, des objectifs, une histoire de guerre et un vocabulaire commun. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : sport électronique, débats, enjeux, sportification, communauté de pratique
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".