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Enregistrement W2599006335 · doi:10.1145/3057863

Exploring DIY Practices of Complex Home Technologies

2017· article· en· W2599006335 sur OpenAlexaff
Corina Sas, Carman Neustaedter

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Computer-Human Interaction · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésModularity (biology)Process (computing)Key (lock)ArduinoComputer scienceElectronicsWorld Wide WebEnd userInternet of ThingsHuman–computer interactionInternet privacyComputer securityEngineeringEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are surrounded by increasingly complex networks of smart objects, yet our understanding and attachment to them is rather limited. One way to support stronger end users’ engagement with such complex technologies is by involving them in the design process and, with the advent of Arduino prototyping platform, even in their making. While DIY practice offers the potential for stronger user engagement with physical artifacts, we know little about end users’ DIY practice of making complex electronic technologies and their potential to ensure engagement with such devices. In this article, we report on interviews with 18 participants from two green communities who built and used an open source DIY energy monitor, with the aim to explore the end users DIY practices of making such complex electronic devices. Findings indicate four key qualities of DIY monitors: transparent modularity, open-endedness, heirloom, and disruptiveness, and how they contribute to more meaningful engagement with the DIY monitors, elevating them from the status of unremarkable objects to that ofthings. We conclude with three implications for design for supporting end user development of complex electronic DIY: designing transparent open hardware technologies, standardizing communication protocols for the current and future DIY of IoT, and deliberately calling for personal investment and labor in the assembling of DIY kits.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,017
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,093 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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