Connecting people with city cultural heritage through proximity-based digital storytelling
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
This paper describes a research investigation on a project led by two libraries, Hamilton Public Library and McMaster University Library, in Hamilton, Canada, concerning the use of proximity-based technologies to share digital stories about a city’s culture. Proximity-based technology systems, such as iBeacons, allow users to receive information automatically when they are close to a physical spot. The project involved the setup of iBeacons that disseminated digital stories pertaining to Gore Park – a prominent historical park in the heart of downtown Hamilton. To test the viability of using iBeacon technologies to raise interest in a city and promote appreciation for a city’s cultural heritage, a pilot study was conducted. The study included one-on-one interviews and a short survey with 50 participants from the general public immediately after these participants used an iBeacon app to experience digital stories about Gore Park. Findings suggest iBeacons are viable tools to share city cultural heritage stories that yield improved perceptions of a city and greater appreciation for a city’s culture and history. Participants were appreciative of the digital stories and the iBeacon app. All participants mentioned that they learned something new about the city and that the app was very informative. Findings indicate that individual differences are important and can affect not only the acceptance and use of an iBeacon digital storytelling app, but also the extent to which the app can promote interest in a city and appreciation for a city’s cultural heritage.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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