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Enregistrement W1974476996 · doi:10.1145/2702613.2724724

Technology Transfer of HCI Research Innovations

2015· article· en· W1974476996 sur OpenAlexaff
Parmit K. Chilana, Mary Czerwinski, Tovi Grossman, Chris Harrison, Ranjitha Kumar, Tapan S. Parikh, Shumin Zhai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensAutodesk (Canada)University of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFace (sociological concept)Technology transferField (mathematics)Knowledge managementComputer scienceEngineering ethicsBusinessEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a longstanding concern within HCI that even though we are accumulating great innovations in the field, we rarely see these innovations develop into products. Our panel brings together HCI researchers from academia and industry who have been directly involved in technology transfer of one or more HCI innovations. They will share their experiences around what it takes to transition an HCI innovation from the lab to the market, including issues around time commitment, funding, resources, and business expertise. More importantly, our panelists will discuss and debate the tensions that we (researchers) face in choosing design and evaluation methods that help us make an HCI research contribution versus what actually matters when we go to market.

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)0,179
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,281
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1790,281
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0240,032
Science ouverte0,0050,024
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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