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Enregistrement W2331503992 · doi:10.1177/154193120605001009

Effects of Visualization Tools on Cardiac Telephone Consultation Processes

2006· article· en· W2331503992 sur OpenAlexafffund
Yukari Enomoto, Catherine M. Burns, Kathryn Momtahan, Whynne Caves

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHuman-Automation Interaction and Safety
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Health and Long-Term CareFamily Process InstituteUniversity of Ottawa
Mots-clésVisualizationInformation visualizationComputer scienceHuman–computer interactionData visualizationInterface (matter)Decision support systemFidelityCreative visualizationDomain (mathematical analysis)Data scienceData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Ecological Interface Design approach was employed to analyze and extract information for a Decision Support System (DSS) for cardiac nurses' telephone consultation processes. Information visualization techniques were explored to overcome the complexity of the information space. Three visualization prototypes, Bar, Polar, and Clock Symptom Maps, were designed based on the Work Domain Analysis and the identified strategies from a Cognitive Work Analysis. An experiment was conducted to evaluate the effects of these visualization tools using low-fidelity prototypes. Static images of patient symptom maps were used to mimic the final information space. Positive effects of the visualization tools were observed compared to a text list of presented problems, especially when the decision problems were more complex. The results are encouraging with regards to the integration of graphical symptom maps into DSSs.

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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,487

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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