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Enregistrement W144242179 · doi:10.1007/978-0-387-73697-6_3

A Set of Heuristic Measurements for Evaluating the Inclusiveness of a Technology

2007· book-chapter· en· W144242179 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSet (abstract data type)Computer scienceHeuristicDestiny (ISS module)AbstractionProcess (computing)SoftwareKnowledge managementDigital divideManagement scienceInformation and Communications TechnologyData scienceEngineeringWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At a high level of abstraction,’ social inclusion’ can be defined as the extent to which an individual or community can fully participate in society and control their own collective destiny. There are large disparities in this, particularly in underdeveloped rural areas of the world. Information and communication technologies designed to address this disparity must take into account the many barriers in the use of technology that these communities face. We define an ’inclusive technology’ as a technology which overcomes the barriers to using technology inherent within a given community and increases the opportunities available to that community. We propose a conceptual model and a set of heuristic measurements for examining the ’inclusiveness’ of a technology with respect to a given community, and illustrate their use by applying them to two real-world projects. By proposing this model and set of measurements, we hope to achieve a better understanding of’development projects’ and create a systematic process and a framework to assist software engineers in designing and evaluating software based services intended to reduce the Digital Divide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,284
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations3
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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