MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2015965716 · doi:10.5898/jhri.2.3.rousseau

Sorry to Interrupt, But May I Have Your Attention? Preliminary Design and Evaluation of Autonomous Engagement in HRI

2013· article· en· W2015965716 sur OpenAlexafffund
Vincent Rousseau, François Ferland, Dominic Létourneau, François Michaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Human-Robot Interaction · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHuman–computer interactionGestureComputer scienceInterruptInteraction designModalitiesHuman–robot interactionRobotArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design and the evaluation of an autonomous interactive robot is a challenging research endeavor because there is as much to learn from the interaction between the integrated technologies as there is from the embodied human-robot interaction, in addition to observing their mutual interdependencies. This paper reports on IRL-0, a prototyping platform that we used to conduct preliminary studies on the influences of combining verbal and nonverbal modalities (facial expressions, head movement, arm gestures, and approach trajectory) for engaging interaction with people in controlled conditions and in real-world settings. IRL-0 is made of a compliant omnidirectional mobile base equipped with an expressive face and a three degrees-of-freedom (DOFs) compliant arm. By assembling this prototype and conducting these preliminary studies, our objective is to acquire insights in terms of design (e.g., technology, control) and experimental procedures that are important to take into consideration for the designing and evaluating autonomous robots engaging interaction with people.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Human-Robot InteractionMême sujetSocial Robot Interaction and HRITravaux en français237 207