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Enregistrement W2508006725 · doi:10.1177/1541931213601458

Assessment of Technical Quality of Online Video Using Visualization in Place of Experience

2016· article· en· W2508006725 sur OpenAlexaff
Mark Chignell, Diba Kaya, Leon Zucherman, Jie Jiang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Video Quality Assessment
Établissements canadiensTelus (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchematicComputer scienceSubjective video qualityVideo qualityVisualizationQuality (philosophy)MultimediaArtificial intelligenceImage qualityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a new method to collect subjective ratings of Technical Quality (TQ) in disrupted video (DV). TQ is related to whether or not the video has disruptions such as impairments (re-buffering, perceived as freezing for a period of time followed by resumption of video playback) or failures (where the video playback stops part way through and fails to complete). The assessment method introduced in this paper avoids the confounding effects of content on TQ ratings and reduces the time and effort necessary to run experiments. Actual videos, as stimuli, are replaced with schematic representations of those videos. We ran an experiment with 37 participants to explore the viability of assessing TQ using visualizations instead of actual videos. The experiment had contrasting conditions that compared TQ ratings of actual videos, vs. schematic representations of videos. The results of the experiment showed that, with appropriate training, ratings of TQ made after viewing the visualizations only were similar to TQ ratings made after actually watching videos with corresponding impairments or failures.

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)0,001
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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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