Notice bibliographique
Résumé
The papers in this Special Issue were selected for development from those presented at the second ACM SIGCHI/SIGCAPH conference on Computers and Universal Usability, CUU 2003, held in Vancouver in November 2003. and follows the first Special Issue on Universal Usability (Interacting with Computers 14, 2002). In the early days of computers, the concept of ‘universal access’ would have been meaningless. Computers were few in number, filled air-conditioned rooms and required very special skills and knowledge to operate. The range of applications was correspondingly limited—they might be used to calculated the trajectory of artillery shells or to break secrete ciphers, but they were capable of nothing that would be of any interest to the average person. The first significant change came, of course, with the advent of the personal computer, the PC. The PC was different in many ways. It was small, so that it could be used in an ordinary room. Most likely that room was an office, because although the PC was very much cheaper than its mainframe ancestor, it still cost more than the average person would want to spend. Indeed, they would not want to spend that much because they would see little benefit from owning a computer; the things they could do with it (applications they could run) were limited, and generally orientated to business requirements. There was a persistent force driving the PC market, though: the more PCs were sold, the greater numbers were manufactured and the more were built the cheaper they became. As they became cheaper there was a need to sell them, to maintain the momentum. So manufacturers had to find and to create new markets.
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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 | 0,031 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,040 |
| Communication savante | 0,030 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,010 |
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 ».