Investigating device‐specific visual feedback for cross‐device transfer in table‐centric multisurface environments
Notice bibliographique
Résumé
Summary Table‐centric multisurface environments (T‐MSEs) that combine small multitouch surfaces (eg, smartphones and tablets) with large interactive tabletops provide people with both personal and shared workspaces to support various independent and collective tasks during group activities. This paper reports on the third in a series of studies exploring how existing interaction methods for cross‐device transfer, such as the Pick‐and‐Drop (P&D) method, can be adapted to table‐centric multisurface environment settings. The study examined the use of device‐specific visual feedback to improve users' awareness of transferred content during P&D transfer. The tabletop feedback utilized the existing Surface Ghosts P&D feedback approach (ie, “ghosted” versions of transferred content were displayed in real time under the user's hand). The tablet feedback consisted of a static “Tablet Bridge” feedback showing miniature versions of transferred content along the top edge of the tablet interface. The study found that providing both types of feedback significantly improved users' transfer awareness over providing Surface Ghosts feedback alone. It also revealed that the Tablet Bridge feedback helped compensate for technical and usability issues associated with the Surface Ghosts feedback design. Lessons learned from our combined series of cross‐device transfer studies are reflected upon, and relevant design implications are discussed.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».