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Enregistrement W2100318138 · doi:10.1177/1541931214581482

An Integrated Modular On-line Experiment Platform Proposal for Simulation-Based Experiments with Domain Experts as Participants

2014· article· en· W2100318138 sur OpenAlexaff
Samuel Lien, Jonathan Histon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueTeam Dynamics and Performance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSubject-matter expertUSableDomain (mathematical analysis)Modular designPopulationSubject matterWeb applicationHuman–computer interactionTask (project management)UsabilityData scienceWorld Wide WebSystems engineeringArtificial intelligenceEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers face difficulty in accessing subject-matter-experts as participants in lab settings for many common human factor research studies. Delivering such experiments online would allow researchers access to a much broader population of subject-matter-experts; however, currently, there appears to be a lack of demonstrated techniques to design and deliver complex research studies on the web. This is particularly the case for experiments involving communication between multiple participants, simulated dynamic task envi-ronments, and participant screening for domain expertise. This paper describes and demonstrates a novel technique of integrating current online video-sharing technology, web-site templating and embedding third-party technologies to create a re-usable, customizable, on-line experiment delivery platform. This allows researchers to include a broader population of subject-matter-experts in a time and cost efficient manner.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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