Individual responses to a method of cursor assistance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study was to evaluate a new click assistance technique, Steady Clicks, designed to help computer users with motor impairments to click more accurately using a mouse. Specifically, Steady Clicks suppresses two types of errors: slipping while clicking and accidentally clicking. Steady Clicks suppresses these errors by freezing the cursor during mouse clicks, preventing overlapping button presses and suppressing clicks made while the mouse is moving at a high velocity. METHOD: Eleven individuals with motor impairments participated in a repeated-measures evaluation of Steady Clicks. This evaluation involved performing a clicking task both with and without Steady Clicks, while time-stamped log files detailing each participant's cursor movements and mouse button presses were recorded. RESULTS: When using Steady Clicks, five of the 11 participants were able to select targets using significantly fewer attempts, and had significantly improved overall task performance times. Blocking of overlapping and high velocity clicks also shows promise as an error filter. For some participants, Steady Clicks had effects beyond a simple reduction in errors and error correction time, including faster positioning times with fewer, shorter pauses. Two participants slipped a greater distance when using Steady Clicks, suggesting they were taking advantage of the support. Two were much less fatigued, and one was able to start using a simpler clicking strategy. Nine participants preferred Steady Clicks to the unassisted condition. CONCLUSION: Large individual differences were found not only in performance but also in the ways that individuals reacted to and benefited from the cursor assistance. The results showed that Steady Clicks can be used to effectively block slipping and accidental clicks by individuals for whom this is a problem. This assistance could be used in conjunction with existing techniques for cursor positioning, to enable faster and more effective mouse use for those who currently struggle with the standard computer mouse.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».