Comunicação nos videojogos: expressividade, intermedialidade e narrativa [27, 2015]
Bibliographic record
Abstract
[Excerto] A história dos videojogos, pela sua génese e dependência tecnológicas, tem sido habitualmente traçada por comparação com a história da informática. Contudo, se nos \ndistanciarmos do processo evolutivo e técnico do meio e atendermos aos momentoschave \ndo seu passado, facilmente encontraremos relações com os movimentos e tensões \nde ordem cultural, económica e social de cada época. Desde logo, o primeiro jogo a \nfuncionar num computador digital, “Spacewar!” (1962), desenvolvido num DEC PDP-1, \nno Massachussets Institute of Technology (MIT), aponta para problemas específicos \ndaquele período, nomeadamente a corrida às armas dos EUA e da URSS num contexto \nde Guerra Fria. Em “Spacewar!” simulava-se, num tubo de raios catódicos, um combate entre duas naves espaciais, o que para o diretor criativo da Atari, Paul Steed, “Era um reflexo da época. Existia toda uma paranóia com os russos, um medo dos comunistas \natacarem. O jogo atingia assim diretamente o inconsciente coletivo, que dizia ‘temos medo, a guerra pode começar a qualquer momento’”. Longe de constituir um meio neutro, como é a opinião de muitos, os videojogos têm dialogado, implícita ou explicitamente, desde os seus primórdios, com as mais diversas esferas sociais.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".