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Enregistrement W2920986924 · doi:10.1145/3294109.3295656

Critical Materiality

2019· article· en· W2920986924 sur OpenAlexaff
Joanna Berzowska, Aisling Kelliher, Daniela K. Rosner, Matt Ratto, Suzanne Kite

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of TorontoConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMateriality (auditing)Computer scienceNarrativeStudioBrainstormingArchitectural engineeringHuman–computer interactionAestheticsEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The miniaturization of electronic technologies, as well as advances in organic and material science, have contributed to the development of composite, smart, and computational materials that create promising narratives for the future of ubiquitous computing. The goal of this one-day studio is to develop tools to acquire a deeper conceptual and critical understanding of materiality in HCI. The studio will draw on strategies from a broad range of sources including critical making, speculative design, experiential prototyping, and indigenous ontologies, in order to map out key questions and concerns. The studio will give the participants the opportunity to discuss the concept of Critical Materiality as a framework for developing tangible, embedded, and embodied interfaces, by brainstorming narratives around the past lives, current uses, and the future imaginaries of materials. Participants will co-develop a shared vocabulary and theoretical framework for Critical Materiality as a strategy to be deployed in conceiving and implementing HCI artifacts and experiences. The studio will culminate in the design and production of a deck of cards that propose keywords, questions, concerns, and opportunities for Hybrid Materials within this Critical Materiality framework. The deck of cards will be made available during the conference and distributed online.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0100,039
Communication savante0,0150,015
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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