MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138238272 · doi:10.1002/hfm.20541

Ergonomists’ and Engineers’ Views on the Utility of Virtual Human Factors Tools

2015· article· en· W2138238272 sur OpenAlex
Jesús David Ríos Pérez, Patrick Neumann

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueHuman Factors and Ergonomics in Manufacturing & Service Industries · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlexibility (engineering)Presentation (obstetrics)Human–computer interactionComputer scienceGraphicsTrustworthinessPerceptionVirtual realityEvent (particle physics)MultimediaPsychologyComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A qualitative research study was conducted through explorative workshops to better understand the experiences, perceptions, needs, and expectations of the users and potential users of virtual human factors (VHF) tools. Five VHF tools were presented to ergonomists, engineers, and managers who participated in four whole‐day interactive workshops: HF enabled predetermined motion time systems (PMTS), discrete event simulation (DES), complex and simple digital human models (DHM), and virtual reality (VR). Data were collected by note‐takers, digital audio recording, and written feedback. Identified characteristics shared by the tools were organized into 9 categories that act as a motivational or deterring factor for the use of the tool: time, cost, training, difficulty of use, trustworthiness, graphics, flexibility, usefulness, and report presentation. Other tool specific areas of improvement were also identified by participants to help developers improve these design instruments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,184 · 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