The nested blocks and guidelines model
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.
Notice bibliographique
Résumé
We propose the nested blocks and guidelines model for the design and validation of visualization systems. The nested blocks and guidelines model extends the previously proposed four-level nested model by adding finer grained structure within each level, providing explicit mechanisms to capture and discuss design decision rationale. Blocks are the outcomes of the design process at a specific level, and guidelines discuss relationships between these blocks. Blocks at the algorithm and technique levels describe design choices, as do data blocks at the abstraction level, whereas task abstraction blocks and domain situation blocks are identified as the outcome of the designer’s understanding of the requirements. In the nested blocks and guidelines model, there are two types of guidelines: within-level guidelines provide comparisons for blocks within the same level, while between-level guidelines provide mappings between adjacent levels of design. We analyze several recent articles using the nested blocks and guidelines model to provide concrete examples of how a researcher can use blocks and guidelines to describe and evaluate visualization research. We also discuss the nested blocks and guidelines model with respect to other design models to clarify its role in visualization design. Using the nested blocks and guidelines model, we pinpoint two implications for visualization evaluation. First, comparison of blocks at the domain level must occur implicitly downstream at the abstraction level; second, comparison between blocks must take into account both upstream assumptions and downstream requirements. Finally, we use the model to analyze two open problems: the need for mid-level task taxonomies to fill in the task blocks at the abstraction level and the need for more guidelines mapping between the algorithm and technique levels.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 découle