The Impact of Control-Display Gain on User Performance in Pointing Tasks
Notice bibliographique
Résumé
We theoretically and empirically examine the impact of control display (CD) gain on mouse pointing performance. Two techniques for modifying CD gain are considered: constant gain (CG) where CD gain is uniformly adjusted by a constant multiplier, and pointer acceleration (PA) where CD gain is adjusted using a nonuniform function depending on movement characteristics. Both CG and PA are evaluated at various levels of relationship between mouse and cursor movement: from low levels, which have a near one-to-one mapping, through to high levels that aggressively amplify mouse movement. We further derive a model predicting the modification in motor-space caused by pointer acceleration. Experiments are then conducted on a standard desktop display and on a very large high-resolution display, allowing us to measure performance in high index of difficulty tasks where the effect of clutching may be pronounced. The evaluation apparatus was designed to minimize device quantization effects and used accurate 3D motion tracking equipment to analyze users' limb movements. On both displays, and in both gain techniques, we found that low levels of CD gain had a marked negative effect on performance, largely because of increased clutching and maximum limb speeds. High gain levels had relatively little impact on performance, with only a slight increase in time when selecting very small targets at high levels of constant gain. On the standard desktop display, pointer acceleration resulted in 3.3% faster pointing than constant gain and up to 5.6% faster with small targets. This supported the theoretical prediction of motor-space modification but fell short of the theoretical potential, possibly because PA caused an increase in target overshooting. Both techniques were accurately modeled by Fitts' law in all gain settings except for when there was a significant amount of clutching. From our results, we derive a usable range of CD gain settings between thresholds of speed and accuracy given the capabilities of a pointing device, display, and the expected range of target widths and distances.
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 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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».