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Enregistrement W2095638478 · doi:10.1109/sitis.2009.67

Proposal and Evaluation of Adaptive Multimedia Utilization Method for Reliable Web Based Collaboration

2009· article· en· W2095638478 sur OpenAlexaff
Yoshitaka Sakurai, Kinshuk Kinshuk, Sabine Graf, Ardah Zarypolla, Kouhei Takada, Rainer Knauf, Setsuo Tsuruta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMultimediaPresentation (obstetrics)Domain (mathematical analysis)Web applicationCognitive loadCognitionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the geographical distribution, different cognitive capacity, and different domain competency of workers or learners, many misunderstandings can occur during Web based remote collaboration, leading to inefficient discussions and undesired results. To overcome these problems, a “Multimedia adaptive utilization” framework for dependable web based collaboration is proposed and evaluated. This assesses situations of remote users through fusing information of multiple biological sensors and the related contexts such as user profiles. Transmitting and using such information, the system adaptively supports Web based remote collaboration by stressing, warning, and presenting keywords/ summaries in multimedia. Then, effects of adaptive keyword/summary presentation are evaluated as to cognitive profiles of users such as short term memory capacity and associative learning skills when misunderstanding possibilities are estimated on the Web. These evaluations totally demonstrate the feasibility and usefulness of the proposed method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,318

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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