Smooth Rotation of 2-D and 3-D Representations of Terrain: An Investigation Into the Utility of Visual Momentum
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The potential advantage of visual momentum in the form of smooth rotation between two-dimensional (2-D) and three-dimensional (3-D) displays of geographic terrain was examined. BACKGROUND: The relative effectiveness of 2-D and 3-D displays is task dependent, leading to the need for multiple frames of reference as users switch tasks. The use of smooth rotation to provide visual momentum has received little scrutiny in the task-switching context. A cognitive model of the processes involved in switching viewpoints on a set of spatial elements is proposed. METHODS: In three experiments, participants judged the properties of two points placed on terrain depicted as 2-D or 3-D displays. Participants indicated whether Point A was higher than Point B, or whether Point B could be seen from Point A. Participants performed the two tasks in pairs of trials, switching tasks and displays within the pair. In the continuous transition condition the display dynamically rotated in depth from one display format to the other. In the discrete condition there was an instantaneous viewpoint shift that varied across experiments (Experiment 1: immediate; Experiment 2: delay; Experiment 3: preview). RESULTS: Performance after continuous transition was superior to that after discrete transition. CONCLUSION: The visual momentum provided by smooth rotation helped users switch tasks. APPLICATION: The use of dynamic transition is recommended when observers examine multiple views of terrain over time. The model may serve as a useful heuristic for designers. The results are pertinent to command and control, geological engineering, urban planning, and imagery analysis domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».