Fitts’ Law: On Calculating Throughput and Non-ISO Tasks
Notice bibliographique
Résumé
We used a target-selection task to evaluate head-tracking as an input method for mobile devices. First, the method of calculating Fitts’ throughput is described by means of a raw data detailed example. Then, the method of calculating throughput is discussed for non-ISO tasks, since the procedure targets were randomly positioned from trial to trial. Due to a non-constant amplitude within each sequence of trials, throughput was calculated using two methods of data aggregation: the first one, by sequence of trials using the mean amplitude, and the second one, by common A-W conditions. For each data set, we used four methods for calculating throughput. The grand mean for throughput (calculated through the division of means and the adjustment for accuracy) was of 0.74 bps, which is 45 % lower than the value obtained using an ISO task. We recommend to calculate throughput using the division of means plus the adjustment for accuracy, and to avoid using the reciprocal slope of the regression model. We present various design recommendations for non-ISO tasks, such as: i) to keep amplitude and constant target within each sequence of trials, and ii) to use strategies to avoid or remove reaction time. Keywords: Fitts’ law, throughput, ISO 9241-411, mobile HCI, head-tracking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».