MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016554734 · doi:10.1177/154193120705100450

Strategy Selection and Compliance: A Case-Study Using a Thermal-Hydraulic Process Microworld

2007· article· en· W2016554734 sur OpenAlexaff
Olivier St-Cyr

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensAtomic Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTask (project management)Selection (genetic algorithm)Interface (matter)Process (computing)Compliance (psychology)Computer sciencePreferenceHuman–computer interactionGraphical user interfaceControl (management)Process managementIndustrial engineeringSimulationArtificial intelligenceSystems engineeringEngineeringPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the third phase of the Cognitive Work Analysis framework: strategies analysis. While CWA outlines the basic characteristics of strategies, little attention has been paid to the issues of strategy selection and compliance. This paper presents experimental data looking at these issues. Forty engineering university students performed a start-up task on a representative thermal-hydraulic process microworld. Participants were divided into two groups, each performing the task with a different graphical user interface. Three different strategies were available to control the simulation: Single, Decoupled, and Full. The only constraints imposed on strategy selection were the physical characteristics of the process simulation. A frequency count for each of the different strategies used by participants was cumulated. Results show a strong preference towards the Decoupled strategy. Results also show significant differences between the two interface groups. These results provided helpful insights on strategy selection and compliance and interface design.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetHuman-Automation Interaction and SafetyTravaux en français237 207