Speech-Based Interaction in Multitask Conditions: Impact of Prompt Modality
Notice bibliographique
Résumé
Speech-based interaction is often recognized as appropriate for hands-busy, eyes-busy multitask situations. The objective of this study was to explore prompt-guided speech-based interaction and the impact of prompt modality on overall performance in such situations. A dual-task paradigm was employed, with tracking as a primary task and speech-based data input as a secondary task. There were three tracking conditions: no tracking, basic, and difficult tracking. Two prompt modalities were used for the speech interaction: a dialogue with spoken prompts and a dialogue with visual prompts. Data entry duration was longer with the speech prompts than with the visual prompts, regardless of whether or not there was tracking or its level of difficulty. However, when tracking was difficult, data entry duration was similar for both spoken and visual prompts. Tracking performance was also affected by the prompt modality, with poorer performance obtained when the prompts were visual. The findings are discussed in terms of multiple resource theory and the possible implications for speech-based interactions in multitask situations. Actual or potential applications of this research include the design of speech-based dialogues for multitask situations such as driving and other hands-busy, eyes-busy situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».