De lâimmersion à lâengagement, la perspective des concepteurs de jeux vidéo sur lâexpérience de jeu
Bibliographic record
Abstract
De nos jours, la notion d’immersion est largement utilisée, voire galvaudée, par l’industrie du jeu vidéo pour décrire les nouvelles expériences de jeu vécues par les joueurs, notamment lorsqu’ils utilisent des contrôleurs de mouvement. Il est donc intéressant de comprendre comment cette notion s’insère dans le processus de conception des jeux vidéo et comment les concepteurs de jeux vidéo mobilisent cette notion. Pour essayer de comprendre comment les concepteurs de jeux vidéo conçoivent leurs expériences de jeu dans ce contexte, nous avons réalisé une série de cinq entrevues avec des concepteurs de la région montréalaise. Nous avons porté une attention particulière à recueillir le discours de concepteurs indépendants et de concepteurs œuvrant dans de grands studios afin d’obtenir une diversité dans le type d’approches. Nous avons relevé que les concepteurs de jeux vidéo sont loin de partager la même définition de la notion d’immersion. Qui plus est, cette notion n’est souvent pas directement mobilisée par les concepteurs. En effet, les résultats de notre recherche ont démontré que les concepteurs recherchent plutôt à intéresser les joueurs par des stratégies d’engagements plutôt que de les « immerger ». Selon nos concepteurs, un joueur engagé signifie qu’il éprouve un plaisir sincère dans l’acte même de jouer.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".