User Task Adaptation in Multimedia Presentations.
Notice bibliographique
Résumé
It is quite common that documents ranging from newspaper articles to scientific papers convey complex information by combining visualizations with textual material. Presenting information in different modalities not only makes the presentation more engaging, but could also better suit users with different cognitive skills (visual vs. verbal). In these multimedia presentations graphics and text play complementary roles. While graphics can convey large amounts of data compactly and support discovery of trends and relationships, text is much more effective at pointing out and explaining key points about the data, in particular by focusing on specific temporal, causal and evaluative aspects [1]. For illustration, Figure 1 shows an example of a multimedia presentation from The Economist magazine. Notice, for instance, how the sentence “The end of subsidies to car buyers will lead to a slump in Japan, just as its carmakers’ output recovers from the 2011 tsunami.” provides a causal explanation for the noticeably extreme data about current (year 2012) and forecasted (year 2013) car sales in Japan. Generally speaking, the textual part of a multimedia presentation can be seen as suggesting to the reader a set of visual tasks that can be performed by inspecting the visualization. For example, when reading the two sentences “India and China will have further strong rises—though not at the double-digit rates seen until 2010. Brazil and Britain will suffer reverses.” the reader is prompted to verify in the visualization (the deviation chart) that all the bars for India and China are on the right side of the chart (i.e., sales are increasing) and less than 10%, while the bars for Brazil and Britain are on the right for 2012, but on the left side (i.e., sales are decreasing) for the 2013 forecast.
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 | 0,007 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,021 |
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 ».