Effects of arm embodiment on implicit coordination, co-presence, and awareness in mixed-focus distributed tabletop tasks
Notice bibliographique
Résumé
Mixed-focus collaboration occurs when people work on individual tasks in a shared space -- and although their tasks may not be directly linked, they still need to maintain awareness and manage access to shared resources. This kind of collaboration is common on tables, where people often use the same space to carry out work that is only loosely coupled. At physical tables, people easily manage to coordinate access to the table surface and the artifacts on it, because people have years of experience interacting around other physical bodies. At distributed digital tabletops, however, where there is no physical body for the remote person, many of the natural cues used to manage mixed-focus collaboration are missing. To compensate, distributed groupware often uses digital embodiments. On digital touch tables, however, we know little about how these embodiments affect coordination and awareness. We carried out an empirical study of how four factors in an arm embodiment (transparency, input technique, visual fidelity, and tactile feedback) affected implicit coordination, awareness, and co-presence. We found that although some embodiments affected subjective feelings of co-presence or awareness, there were no changes in table behavior -- people acted as if the other person did not exist. These findings show the possibilities and limitations of digital arm embodiments, and suggest that the natural advantages of tables for collaboration may not extend to distributed tables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».