BLURRING THE BOUNDARY BETWEEN DIRECT & INDIRECT MIXED MODE INPUT ENVIRONMENTS
Notice bibliographique
Résumé
The current computer input devices are either direct or indirect based on how interactive input data is interpreted by a computing system. Existing research have shown the benefits and limitations of both input modalities, and found that the limits of one input mode are the advantages of the other mode. In this thesis, we explore a new type of input device, which integrates direct and indirect input into a shared input space: mixed input mode. With a mixed mode input device, the two input modes could well complement each other in the shared input space, such that users can freely choose which mode to use to achieve optimized performance. We explore the hardware and software design space of mixed mode input device. On the hardware side, we created three novel prototype devices: 1) LucidCursor - a mixed mode input handheld device; 2) LensMouse - a mixed mode input computer mouse; and Magic Finger - a mixed mode finger-worn input device. We demonstrate how these devices can be built. We also evaluated the performance of the three proposed prototypes from various perspectives through a set of carefully designed user and system evaluations. On the software side, most of the current software user interfaces are only designed and optimized for a certain input mode, e.g. either mouse or finger input. To facilitate the mixed mode input on the existing software UIs, we proposed and evaluated two target expansion techniques - TouchCuts & TouchZoom. These techniques allow touchscreen laptop users to freely choose an input mode without impacting users' experience of the other input mode (e.g. mouse). An important finding of this thesis is that the mixed mode input devices have many add-on benefits, which can significantly improve the user experience of interacting with computer systems.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».