Translating Domain Expertise through Visual Sensemaking.
Notice bibliographique
Résumé
Visual (graphic) designers lead their work with the creation of artifacts for presentation and dissemination of concepts, information and marketing propositions. Their process is governed by a dialectic between sensemaking and strangemaking methods that facilitates their understanding of a problem space. Visual thinking-models developed first as sketches, facilitate the creation of final, carefully rendered artifacts. The aim of this paper is to expose and mine these processes and techniques for their deeper sensemaking utility. For my case study I chose to focus on the outcomes from research that was conducted by the Alzheimer Society of Ontario and their partners. Their research was designed to engage various stakeholders in the creation of visualizations that capture the essential features of the “dementia journey”. The resulting visual metaphors were then critically examined and restructured by employing my visual design expertise, visual design principles and with reflection on participant response in semi-structured interviews. The new visual interpretation was developed through both a sensemaking and strangemaking lens that inform final illustrations. The subjective techniques a visual designer uses to create artifacts can be loosely correlated to objective visual design principles, thereby combining the visual novelty and impact of strangemaking, as in making the familiar highly differentiated, with the convergence on shared meaning of sensemaking. Nigel Cross (1982) formally describes this as “designerly ways of knowing”. I conclude that the visual thinking process, as a subset of a strangemaking mind-set, has valuable and under-utilized sensemaking features that aid in the comprehension of a problem space and clear the way for creative discovery.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».