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Enregistrement W2178080895 · doi:10.11575/prism/30504

Interactive Tables in the Wild - Visitor Experiences with Multi-Touch Tables in the Arctic Exhibit at the Vancouver Aquarium

2010· article· en· W2178080895 sur OpenAlexfundaboutno aff
Uta Hinrichs, Sheelagh Carpendale

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésVisitor patternArcticGeographyTable (database)Computer scienceVisual artsComputer graphics (images)World Wide WebArtOceanographyGeologyDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report describes and discusses the findings from a field study that was conducted at the Vancouver Aquarium to investigate how visitors explore and experience large horizontal multi-touch tables as part of public exhibition spaces. The study investigated visitors’ use of two different tabletop applications—the Collection Viewer and the Arctic Choices table—that are part of the Canada’s Arctic exhibition at the Vancouver Aquarium. Our findings show that both tabletop exhibits enhanced the exhibition in different ways. The Collection Viewer table evoked visitors curiosity by presenting visually interesting information and engaged by supporting lightweight, playful, and open-ended information exploration. The Arctic Choices table enabled visitors to explore a variety of information about environmental and political changes within the Arctic in depth by providing detailed data visualizations. The application triggered a lot of insightful discussions among visitors. Our study findings include a discussion of the factors that attracted visitors’ attention and triggered interaction with both tabletop exhibits, the character and duration of information exploration, general exploration strategies, and factors that triggered social and collaborative information exploration. We also discuss usability issues of both tabletop applications alongside possible solutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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