A Comparison of Touchscreen and Mouse for Real-World and Abstract Tasks with Older Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computer technology is increasingly being used to facilitate the timely identification of cognitive impairment in older adults. Our Cognitive Testing on Computer (C-TOC) project aims to develop a self-administered online test for older adults to take at their home. Due to the freedom of devices they can use, it is important to investigate whether different input devices can impact test performance. We compared touchscreen and mouse input on both abstract and real-world pointing and dragging tasks: classic Fitts’s Law tasks and tasks drawn from C-TOC. The abstract and real-world tasks were designed to require equivalent motor skills. Our research goals were to determine (1) if performance on computerized cognitive tasks are affected by input device, and (2) if performance differences due to input device can be explained by those observed on Fitts’s Law tasks. Sixteen older adults completed both types of tasks using a touchscreen and a mouse. We found that input device affected speed on three out of four cognitive tasks while only affecting accuracy on one task. Secondarily, our results suggest that Fitts’s Law results of differences in mouse and touch cannot be used to predict device differences in the performance on C-TOC tests. As an additional research goal, we looked into the movement patterns of one real-world dragging task—the C-TOC Pattern Construction task—to see if they could provide richer performance measures, beyond speed and accuracy. Such measures could compensate for the lack of a clinician observer who is typically present in comparable paper-based cognitive tests. We found that older adults naturally adopted different movement patterns on the two devices: they tended to make shorter moves and a greater number of moves on a touchscreen than with a mouse. Altogether, our results suggest that careful device-based performance calibration will be needed in computerized tests.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle