Superflick: a natural and efficient technique for long-distance object placement on digital tables
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.
Notice bibliographique
Résumé
Moving objects past arms' reach is a common action in both real-world and digital tabletops. In the real world, the most common way to accomplish this task is by throwing or sliding the object across the table. Sliding is natural, easy to do, and fast: however, in digital tabletops, few existing techniques for long-distance movement bear any resemblance to these real-world motions. We have designed and evaluated two tabletop interaction techniques that closely mimic the action of sliding an object across the table. Flick is an open-loop technique that is extremely fast. Superflick is based on Flick, but adds a correction step to improve accuracy for small targets. We carried out two user studies to compare these techniques to a fast and accurate proxy-based technique, the radar view. In the first study, we found that Flick is significantly faster than the radar for large targets, but is inaccurate for small targets. In the second study, we found no differences between Superflick and radar for either time or accuracy. Given the simplicity and learnability of flicking, our results suggest that throwing-based techniques have promise for improving the usability of digital tables.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle