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Enregistrement W1563691407 · doi:10.11575/prism/30675

Display and Presence Disparity in Mixed Presence Groupware

2003· article· en· W1563691407 sur OpenAlexaff
Anthony Tang, Michael Boyle, Saul Greenberg

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceCollaborative softwareComputer scienceHuman–computer interactionTable (database)Pointer (user interface)Laser pointerComputer-supported cooperative workPerceptionMultimediaCollaborative virtual environmentCursor (databases)Virtual realityWork (physics)World Wide WebComputer visionArtificial intelligenceEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed Presence Groupware (MPG) supports both co-located and distributed participants, working over a shared visual workspace. It does this by connecting multiple single-display groupware workspaces together through a shared data structure. Our implementation and observations of MPG systems exposes two problems. The first is display disparity, where connecting heterogeneous tabletop and vertical displays introduces issues in how one seats people around the virtual table and how one orients work artifacts. The second is presence disparity, where a participant's perception of the presence of others is markedly different depending on whether a collaborator is co-located or remote. This is likely caused by inadequate consequential communication between remote participants, which in turn disrupts group collaborative and communication dynamics. To mitigate display and presence disparity problems, we determine virtual seating positions and replace conventional telepointers with digital arm shadows that extend from a person's side of the table to their pointer location.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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