MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2111297944 · doi:10.1145/1753326.1753480

Where are you pointing?

2010· article· en· W2111297944 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeixisGestureConversationComputer sciencePoint (geometry)Natural (archaeology)Human–computer interactionArtificial intelligenceCommunicationPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deictic reference -- pointing at things during conversation -- is ubiquitous in human communication, and should also be an important tool in distributed collaborative virtual environments (CVEs). Pointing gestures can be complex and subtle, however, and pointing is much more difficult in the virtual world. In order to improve the richness of interaction in CVEs, it is important to provide better support for pointing and deictic reference, and a first step in this support is to determine how well people can interpret the direction that another person is pointing. To investigate this question, we carried out two studies. The first identified several ways that people point towards distant targets, and established that not all pointing requires high accuracy. This suggested that natural CVE pointing could potentially be successful; but no knowledge is available about whether even moderate accuracy is possible in CVEs. Therefore, our second study looked more closely at how accurately people can produce and interpret the direction of pointing gestures in CVEs. We found that although people are more accurate in the real world, the differences are smaller than expected; our results show that deixis can be successful in CVEs for many pointing situations, and provide a foundation for more comprehensive support of deictic pointing.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

En bref

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpeech and dialogue systemsTravaux en français237 207