Usability Trumps Features: User needs and the redesign of a web-based GIS to support community environmental monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Web-distributed tools that complement community-based environmental monitoring (CBEM) initiatives can improve processing of and access to information, supporting environmental education and better informing decision-making. To this end a web-based geographic information system known as “Juturna” was developed to support CBEM in the vicinity of Toronto, Canada. This web-GIS facilitates input, analysis, and reporting of community data. However, use of the system steadily declined in activity since this initiative started in 2004. Lay users reported that the system was complicated and confusing, and so discouraged use. Also, it employed expensive proprietary software, which was a disincentive for the local Conservation Authority and collaborating NGO to adopt the system. To revitalize use of the website and provide support to the CBEM program, we undertook to redesign the web-GIS using open source software. To understand why the original web-GIS was not well used and to inform redesign of the system, we implemented a user-centered design methodology. Methods included user testing, rapid prototyping and stakeholder interviews. The process was invaluable in prioritizing user tasks, defining characteristics of users of the website, and identifying those components of the web-GIS most confounding to them. Findings were used to inform re-development of the web-GIS through an iterative process that led to the creation of two prototypes that were evaluated by the user audience and so informed the design of a new (more accessible) website.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».