Le loisir sérieux du streaming Twitch au Québec : construction des capitaux communautaires dans le divertissement web
Bibliographic record
Abstract
La recherche sur les loisirs sérieux dans le monde du divertissement web a fait l’objet de nombreux articles sans pour autant faire de parallèles conceptuels explicites. Les acteurs sociaux cherchent habituellement un équilibre durable entre activité professionnelle et loisir dilettante. Il existe une part de ces individus qui s’investissent sérieusement dans une activité ludique sans devenir professionnels. Notre recherche veut s’intéresser à ces individus en comprenant comment ces acteurs se démarquent sérieusement sans s’apparenter aux dilettantes et sans égaler le niveau des professionnels. Nous comprenons au travers de cette étude qu’il existe de multiples profils autour de 5 dimensions sérieuses. En effet, chaque participant interrogé s’identifie ou explique la raison pour laquelle chaque dimension lui semble plus logique qu’une autre. En parallèle, l’application de ces dimensions fait intervenir l’apparition des ressources sous forme de capitaux. Si l’agencement de toutes les dimensions peut créer des opportunités capitalistiques sérieuses ou professionnelles, notre étude montre qu’un acteur usant de loisir sérieux ne génère habituellement pas de capitaux substantiels permettant des transitions de carrière. En revanche, il peut espérer tirer des capitaux communautaires grâce aux fruits de ses efforts. Ses capitaux communautaires sont représentés par un rassemblement de spectateurs regardant son contenu, discutant avec lui et versant occasionnellement des compensations monétaires. Au terme de cette recherche, nous souhaitons montrer les motivations derrière les activités du loisir sérieux sur une plateforme participative tout en nous questionnant sur la place du streaming au Québec. Étant placés entre l’enclume et le marteau d’une majorité anglophone dans une petite région francophone, nous élaborons la conclusion que les streamers sérieux du Québec se munissent de dimensions sérieuses afin de contourner ce problème d’un public minoritairement francophone.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".