Notice bibliographique
Résumé
Pointing gestures -- particularly deictic references -- are ubiquitous in face-to-face communication. However, deictic pointing can be much more difficult in collaborative virtual environments (CVEs) than in everyday life -- early studies found that the 'fragmentation' caused by the environment greatly complicated object-based communication. In the fifteen years since these studies appeared, the technologies used in CVEs have improved substantially, and several techniques for improving pointing have been proposed or implemented. What these advances mean for the problems of fragmentation and deictic gesture, however, is not clear. To find out, we conducted a new observational study of deictic pointing in a CVE with several techniques that may reduce fragmentation: extra-wide and third-person views, precise control over an avatar's pointing arm, and visual enhancements such as object highlighting and laser pointing. Our study shows that although pointing has come a long way, problems of fragmentation still occur, and that visual and view enhancements can cause new problems for collaboration, even as they solve others. In addition, the visibility of a gesture's preparatory actions remained important to study participants, even when pointing was augmented. These results provide a richer understanding of the subtlety in avatar-based deictic communication, and of the ways that this critical communication mechanism can be better supported in CVEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».