Diagramming information structures using 3D perceptual primitives
Notice bibliographique
Résumé
The class of diagrams known collectively as node-link diagrams are used extensively for many applications, including planning, communications networks, and computer software. The defining features of these diagrams are nodes, represented by a circle or rectangle connected by links usually represented by some form of line or arrow. We investigate the proposition that drawing three-dimensional shaded elements instead of using simple lines and outlines will result in diagrams that are easier to interpret. A set of guidelines for such diagrams is derived from perception theory and these collectively define the concept of the geon diagram. We also introduce a new substructure identification task for evaluating diagrams and use it to test the effectiveness of geon diagrams. The results from five experiments are reported. In the first three experiments geon diagrams are compared to Unified Modeling Language (UML) diagrams. The results show that substructures can be identified in geon diagrams with approximately half the errors and significantly faster. The results also show that geon diagrams can be recalled much more reliably than structurally equivalent UML diagrams. In the final two experiments geon diagrams are compared with diagrams having the same outline but not constructed with shaded solids. This is designed to specifically test the importance of using 3D shaded primitives. The results also show that substructures can be identified much more accurately with shaded components than with 2D outline equivalents and remembered more reliably. Implications for the design of diagrams are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».