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Enregistrement W2046742742 · doi:10.1518/155534307x232848

Using GOMS for Modeling Routine Tasks Within Complex Sociotechnical Systems: Connecting Macrocognitive Models to Microcognition

2007· article· en· W2046742742 sur OpenAlexaff
Robert West, Gabriella Simon-Nagy

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Engineering and Decision Making · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Science and Mapping
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemComputer scienceTask (project management)Cognitive ergonomicsCognitionCognitive modelSocio-cognitiveWork (physics)Systems modelingHuman–computer interactionComplex systemManagement scienceSystems engineeringArtificial intelligenceEngineeringSoftware engineeringPoison controlPsychologyHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive modeling has not yet played much of a role in the study of sociotechnical systems. Arguably, this is because most cognitive modeling systems were originally created to model microcognitive results, not the types of macrocognitive behaviors that drive sociotechnical systems (Klein et al., 2003). However, this does not mean that cognitive modeling systems cannot be adapted to deal with macrocognitive activities in ways that are relevant to cognitive engineering. Previous research using GOMS in sociotechnical systems indicated that GOMS is problematic to use when interruptions and task switching are common; therefore, we added new theoretical structures to GOMS to deal with these issues. We tested the system by constructing a model of routine network maintenance and installation at a large telecommunications company. We then compared the model predictions with observations of the work. The results showed that the model results were useful in guiding the research and organizing the findings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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