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Enregistrement W2614182687 · doi:10.11575/prism/31491

Designing Discoverable Digital Tabletop Menus for Public Settings

2012· dissertation· en· W2614182687 sur OpenAlexfundno aff
Amanda Mindy Seto

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInteractive and Immersive Displays
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceData scienceWorld Wide WebHuman–computer interactionMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ease of use with digital tabletops in public settings is contingent on how well the system invites and guides interaction. The same can be said for the interface design and individual graphical user interface elements of these systems. One such interface element is menus. Prior to a menu being used however, it must first be discovered within the interface. Existing research pertaining to digital tabletop menu design does not address this issue of discovering or opening a menu. This thesis investigates how the interface and interaction of digital tabletops can be designed to encourage menu discoverability in the context of public settings.
\n
\nA set of menu invocation designs varying on the invocation element and use of animation are proposed. These designs are then evaluated through an observational study at a museum to observe users interactions in a realistic public setting. Findings from this study propose the use of discernible and recognizable interface elements – buttons – supported by the use of animation to attract and guide users as a discoverable menu invocation design. Additionally, findings posit that when engaging with a public digital tabletop display, users transition through exploration and discovery states before becoming competent with the system. Finally, insights from this study point to a set of design recommendations for improving menu discoverability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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