MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118521008 · doi:10.1109/mprv.2005.76

Evaluating Early Prototypes in Context: Trade-offs, Challenges, and Successes

2005· article· en· W2118521008 sur OpenAlexafffund
Derek Reilly, David Dearman, Michael Welsman-Dinelle, Kori Inkpen

Notice bibliographique

RevueIEEE Pervasive Computing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésImpartialityComputer scienceContext (archaeology)RealismWizardUbiquitous computingHuman–computer interactionData scienceWorld Wide WebEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We would like to say that experience prototyping and Wizard of Oz prototyping, taken together, constitute a suitable alternative to true contextual evaluation for early prototypes, one gaining realism at the expense of impartiality, the other impartiality at the expense of realism. As our experiences show, however, each pervasive application design poses unique challenges that you must consider when applying these approaches. Regardless, it's often a good trade-off to sacrifice some measure of realism to evaluate early prototypes. Evaluation of early pervasive computing prototypes in context is a pragmatic exercise, but one that is nonetheless informed by general approaches that reflect and adapt to the challenges of pervasive application development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,114
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,396
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1140,396
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations32
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Pervasive ComputingMême sujetContext-Aware Activity Recognition SystemsTravaux en français237 207