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Enregistrement W1538636281

Producing informative text alternatives for images

2012· article· en· W1538636281 sur OpenAlexaff
Lisa Tang

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation retrievalComputer scienceClosed captioningSearch engine indexingImage (mathematics)Representation (politics)Web pageInformation needsWorld Wide WebArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A picture may be worth a thousand words but what might those words be? How do we go about finding those words? Images are often used to convey information, supplement textual content, and/or add visual appeal to documents. Unless the user can see the image and properly interpret it, the user may not receive the same information. While containers exist for providing text alternatives in various types of electronic documents (including Web pages), they are rarely used. When they are used, the text alternatives are not informative. While guidance currently exists regarding which containers to use in order to provide text alternatives, there is little guidance available regarding what information to include in these containers and how to compose text alternatives. The purpose of this work is to establish a procedure for identifying the information being communicated within an image and provide guidance on how to produce informative text alternatives. Based on related information in the areas of Web accessibility, library cataloguing, captioning and audio description, image retrieval and indexing, art description, and tactile representation, important information communicated by an image were identified and a procedure for producing informative text alternatives using that information was developed. Studies were conducted to determine the effectiveness of the procedure to identify important information about an image. Study 1 determined the information identified about an image when the procedure was not available. It also suggested reasons why people would opt to not provide a text alternative for an image. Study 2 determined the information that people would identify when they were given the procedure and a set of questions to help identify information about an image. Study 3 determined the information people identified when they were required to consider all of the different types of information that may be important in an image. The results from these three studies were compared to determine the effectiveness of the procedure to identify important information about the image. Study 4 presented the information identified in the previous three studies to sighted and visually impaired users to evaluate the importance of such information. This study determined the quality of the information identified in the first three studies and the ability of the procedure to identify important information for a wide set of images. The results of these studies showed that the procedure was effective in identifying a greater amount of important information than without the procedure. Additional guidance was also identified to further help people create informative and useful text alternatives. The studies also showed that the procedure could be applied by different user groups to a wide range of images. The procedure was submitted to the International Standards Organization to become a technical specification, which will be available to people around the world.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,166 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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