Towards generalized performance metrics for human-robot interaction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order for cognitive robots to act adequately and safely in real world, they must be able to perceive and have abilities of reasoning up to a certain level. Toward this end, performance evaluation metrics are used as important measures to achieve these goals. This paper intends to be a further step towards identifying common metrics for task-oriented human-robot interaction. We believe that within the context of human-robot interaction systems, both human and robot independent actions and joint interactions can significantly affect the quality of the accomplished task, thus proposing a generic performance metric to assess the performance of the human-robot team. Toward the efficient modelling of such metric, we also propose a fuzzy temporal model to evaluate the human trust in automation while interacting with robots and machines to complete some tasks. Trust modelling is critical as it directly influences the interaction time that should be directly and indirectly dedicated toward interacting with the robot. Another fuzzy temporal-based model is also presented to evaluate the human reliability during interaction time, as many research studies state that a large percentage of system failures are due almost equally to humans and machines, and therefore, assessing this important factor in human-robot interaction systems is also crucial. The proposed framework is based on the most recent work in the area of cognitive human-machine interaction and performance evaluation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,040 | 0,001 |
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 découle