MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2020776366 · doi:10.1145/2533682.2533683

Evaluating a Tool for Improving Accessibility to Charts and Graphs

2013· article· en· W2020776366 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computer-Human Interaction · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Business Machines Corporation
Mots-clésUsabilityLexiconComputer scienceScreen readerGraphSet (abstract data type)Human–computer interactionPartially sightedArtificial intelligenceVisually impairedTheoretical computer scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports a case study of the iterative design and evaluation of a natural language-driven assistive technology, iGraph -Lite, providing people who are blind access to line graphs. Two laboratory-based usability studies involving blind and sighted people are presented with a discussion of the ensuing implementation of changes. Blind participants were found to adopt different graph interrogation strategies than sighted participants. A small field study is then reported in which a blind user who works with graphs took part to determine the degree to which the iGraph -Lite commands would meet the needs of blind graph experts. The final study invited sighted graph experts and novices to visually inspect and explain a set of line graphs comparable to those used in the usability studies. It aimed to highlight the concepts and the range of words sighted people use, to ascertain the appropriateness of the iGraph -Lite lexicon. A set of preliminary guidelines is presented.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,330 · 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