Reading on the Computer Screen: Does Font Type has Effects on Web Text Readability?
Notice bibliographique
Résumé
Reading on the World Wide Web has become a daily habit nowadays. This can be seen from the perspective of changes on readers’ tendency to be more interested in materials from the internet, than the printed media. Taking these developments into account, it is important for web-based instructional designers to choose the appropriate font, especially for long blocks of text, in order to enhance the level of students’ readability. Accordingly, this study aims to evaluate the effects of serif and san serif font in the category of screen fonts and print fonts, in terms of Malay text readability on websites. For this purpose, four fonts were selected, namely Georgia (serif) and Verdana (san serif) for the first respondents and Times New Roman (serif) and Arial (san serif) for the second respondents. Georgia and Verdana were designed for computer screens display. Meanwhile, Times New Roman and Arial were originally designed for print media. Readability test on a computer screen was conducted on 48 undergraduates. Overall, the results showed that there was no significant difference between the redability of serif and san serif font of both screen display category and print display category. Accordingly, the research findings and the literature overview, suggest that Verdana and followed by Georgia as the better choice in displaying long text on websites. Likewise, as anticipated, Times New Roman and Arial fonts provide good readability for print media, which reinfoces their status as the printing font category. However, with the current computer screen capability, it can still be an alternative option for instructional web developers.
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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 | 0,002 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».