StencilMaps and EphemeralMaps: spatially stable interfaces that highlight command subsets
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.
Notice bibliographique
Résumé
Identifying a target command can be difficult and time-consuming when the user is unfamiliar with a software system. One technique for assisting command identification is to provide a subset interface that contains only a limited set of the system's capabilities. We examine the design of subset interfaces, showing that subsets can be presented separately to the full user interface (UI) (e.g. in a palette) or in place, with in-place methods using either static or dynamic methods to identify the subset. We introduce the StencilMap and EphemeralMap as in-place subset UIs that, respectively, use static and dynamic highlighting. Both StencilMaps and EphemeralMaps make all of an application's commands concurrently available for selection within a grid. To highlight subset items StencilMaps use a static dark semi-transparent ‘stencil’ overlay to de-emphasise all but the subset items; EphemeralMaps, in contrast, use a short delay, with subset items shown immediately, and other items gradually faded in. A first experiment compares user performance with the in-place presentation of StencilMaps against that of the separate presentation of a subset palette. Results confirm the predicted spatial memory benefits for StencilMaps. A second experiment analyses the performance impact of three approaches to highlighting: none, static highlighting in StencilMaps, and dynamic highlighting in EphemeralMaps. Results show an interesting trade-off – while highlighting can offer benefits in assisting rapid target identification (particularly when the user is unfamiliar with the interface layout), there can also be longer-term performance benefits when highlighting is absent because the increased difficulty of visual search promotes the use and formation of spatial memory.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle