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Enregistrement W1579038317 · doi:10.15353/joci.v3i1.2386

Making Use of Scenarios for Achieving Effective Use in Community Computing Contexts

2007· article· en· W1579038317 sur OpenAlexvenueno aff
Roderick L. Lee, Craig H. Ganoe, Wendy A. Schafer, Cecelia Merkel, John M. Carroll, Mary Beth Rosson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityLeverage (statistics)Computer scienceKnowledge managementParticipatory designProcess (computing)Process managementInformaticsOrder (exchange)Management scienceHuman–computer interactionEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of effective use is gaining currency as a way of thinking about usability in community informatics. Broadly defined, effective use is the opportunity and capacity of a community group to leverage information communications technologies (ICTs) in order to achieve their goals. Although effective use is a worthy goal, a process for achieving effective use is not clearly defined. This paper combines the concept of scenarios from human-computer interaction (HCI) and participatory design (PD) in order to identify a design process to enhance participation and technological decision making in community information systems design projects. Our process for achieving effective use focuses first on the efficacy of scenarios as a tool to encourage and support participatory design, and second as an anchoring and adjustment heuristic. This study concludes with future research on effective use in community informatics.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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