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Enregistrement W2020776366 · doi:10.1145/2533682.2533683

Evaluating a Tool for Improving Accessibility to Charts and Graphs

2013· article· en· W2020776366 sur OpenAlexafffund
Leo Ferres, Gitte Lindgaard, Livia Sumegi, Bruce Tsuji

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,079
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

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

Citations66
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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