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Enregistrement W2329901534 · doi:10.1177/154193120304701307

Visual Momentum and Task Switching with 2D and 3D Displays of Geographic Terrain

2003· article· en· W2329901534 sur OpenAlexaff
Justin G. Hollands, Nada Ivanovic, Yukari Enomoto

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAV
Mots-clésTerrainTransition (genetics)Task (project management)Stereo displayMomentum (technical analysis)Computer scienceComputer graphics (images)GeographyEngineeringCartographyBusinessChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We were interested in determining if the visual momentum provided by gradual transition between two- and three-dimensional (2D and 3D) views of geographic terrain aided task switching. Twenty-two participants made judgments about the properties of two points placed on 2D or 3D displays of terrain. Participants performed the tasks in pairs of trials, switching tasks and displays between trials. On half the trials (continuous transition), the display dynamically rotated in depth from one display format to the other. On the other half (discrete transition), participants were immediately shown the alternate display format. The results showed that response time after transition was less for the continuous condition, and that accuracy was greater for the continuous condition, especially for the 3D display. We argue that this was because the continuous transition provided improved visual momentum between consecutive displays, and recommend the use of dynamic transition when switching views on geographic terrain.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,416

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 savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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