How easily understandable are complex multi-layered system maps
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle