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Enregistrement W2104204062 · doi:10.1109/tabletop.2007.20

Applying an Aesthetic Framework of Touch for Table-Top Interactions

2007· article· en· W2104204062 sur OpenAlexaff
Thecla Schiphorst, Nima Motamedi, Norm Jaffe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMateriality (auditing)Computer scienceHuman–computer interactionGestureContext (archaeology)ModalSemantics (computer science)Artifact (error)AestheticsMeaning (existential)Artificial intelligenceArtPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose a conceptual framework for understanding the aesthetic qualities of multi-touch and tactile interfaces for table-top interaction. While aesthetics has traditionally been defined as the visual appearance of an artifact, we promote a tactile aesthetics that is firmly rooted in the experience of use and interaction. Our model of tactile aesthetics comprises four distinct yet overlapping areas: 1.) Embodiment which grounds our framework within the larger philosophical context of experience. 2.) Materiality which emphasizes the importance of the physical shape, form and texture of interactive systems. 3.) Sensorial Mapping which is the creation of appropriate cross-modal relationships between touch and our other senses. 4.) Semantics of Caress which is the investigation into the meaning of touch which can then inform computational models of gesture recognition. We apply this framework to evaluate a series of tactile and multi-touch artworks and discuss how our model can benefit the design of future multi- touch systems.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,304

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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