An Attention Based Theory to Explore Affordances of Textual and Diagrammatic Proofs
Notice bibliographique
Résumé
An Attention Based Theory to Explore Affordances of Textual and Diagrammatic Proofs Peter Coppin University of Toronto James Burton University of Brighton Abstract: Shimojima and Katagiri have demonstrated that diagrams reduce ”inferential load” during reasoning by scaffolding visual-spatial aspects of memory. In response, we wondered why, if this is true, that proofs are usually text based? The purpose of this paper is to explore ergonomic affordances of text that may encourage its use in the communication of proofs by building on prior work in attention. We claim that textual notations may focus a reasoner’s ”spotlight” of attention through serialized sequential chunks, whereas many diagrams may ”diffuse” attention and that a diagrammatic notation system that serialized information in chunks amenable to focused attention could leverage the power of textual notations. We present such an example through a case study focused on generalized constraint diagrams, a visual logic with attributes that may support focused attention and extract ergonomic principles that may transcend each notation system.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».