MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2164349307

Understanding and mitigating display and presence disparity in mixed presence groupware

2008· article· en· W2164349307 sur OpenAlexaff
Anthony Tang, Michael Boyle, Saul Greenberg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceCollaborative softwareComputer scienceHuman–computer interactionPointer (user interface)Computer-supported cooperative workTable (database)Laser pointerCollaborative virtual environmentMultimediaVirtual realityWork (physics)World Wide WebComputer visionEngineeringArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixed Presence Groupware (MPG) supports both co-located and distributed participants working over a shared visual workspace. It does so by connecting multiple single-display groupware workspaces together through a shared data structure. Our implementation and observations of MPG systems exposes two problems: the first is display disparity, where connecting heterogeneous displays introduces issues in how people are seated around the workspace and how workspace artifacts are oriented; the second problem is presence disparity, where the perceived presence of collaborators is markedly different depending on whether they are co-located or remote. Presence disparity is likely caused by inadequate consequential communication between remote participants, which in turn disrupts group collaborative and communication dynamics. To mitigate display and presence disparity problems, we determine virtual seating positions and replace conventional telepointers with digital arm shadows that extend from a person’s side of the table to their pointer location. ACM Classification: H.5.3 (Groups and organizational interfaces – Computer supported cooperative work). 1.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,321

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVirtual Reality Applications and ImpactsTravaux en français237 207