Auto-Personalization: Theory, Practice and Cross-Platform Implementation
Notice bibliographique
Résumé
In an increasing digital society, access to information and communication technologies (ICT) is no longer just helpful but has become a necessity. However, the human interfaces appearing on these ICT (and increasingly, even common household products) are beyond of the abilities of many people with disability, digital literacy, or aging related limitations. Access to these ICT is essential to these individuals yet it is not possible to create an interface that is usable by all. This paper introduces a new approach to auto-personalization that is based on the development of the Global Public Inclusive Infrastructure (GPII). The GPII is a new international collaborative effort between users, developers and industry to build a sustainable infrastructure to make access to all digital technologies technically and economically possible, including access by users who are unable to use or understand today’s technologies. Based on a one-size-fits-one approach, the GPII uses auto-adapting mainstream interfaces, and ubiquitous access to assistive technologies when mainstream interfaces cannot adapt enough, to provide each user with the interface they need. The GPII has three main components: a mechanism to allow individuals to easily discover which interface variations they need and then store it in a secure way on a token or in the cloud; a mechanism to allow them to use these stored needs and preferences to automatically adapt the interfaces on the digital technologies they encounter, anywhere and anytime; and a resource for developers (mainstream and assistive technology) providing the information and tools required to develop, disseminate, and support new access solutions more simply, more quickly, and at lower cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».