How easily understandable are complex multi-layered system maps
Notice bibliographique
Résumé
There has been a significant shift in the design community for the last ten years. The world has become more complex, more stakeholders and interdisciplinary teams need to be consulted and involved through the participatory design processes. In the fields of service design and systems ergonomics, several systems mapping methods have been employed to visualise the complex interactions of the systems within systems. The system maps are often shared not only within the interdisciplinary design team, but also with external stakeholders who may not have been involved in initial map creation and discussion stage. Therefore, it is very important to create easily understandable system maps and present them in an ‘easy to use’ manner, but there exists little research on how to create and present complex and multi-layered system maps. The majority of research is based on single layer diagrams. Sevaldson (2011) took into account how a multi-layered diagram could be used to represent the systems within the systems, but the usability of diagrams was not considered. \nOn the other hand, newly introduced interactive mapping and presentation tools such as Prezi, Adobe Edge Animate and MapsAlive, could enable us to create diagrams and maps more easily interactive, e.g. hyperlinking, zooming in/out. This development also allows us to create narratives and contexts that have previously been hard to do. There is a great potential to explore how these new tools could be used to improve the usability of complex systems diagrams. Therefore, the aim of this study is to investigate how much an interactive, multi-layered zoomable map allowed users to more quickly understand, use and explore a complex system map compared to a static and single-layered map.
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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 | 0,006 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».