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Enregistrement W2942070851 · doi:10.22215/etd/2014-10129

Once Upon a Design - Storytelling and Interactive Fiction in the Design Process

2014· dissertation· en· W2942070851 sur OpenAlexaff
Tara Ogaick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypertextPersonaStorytellingComputer scienceContext (archaeology)NarrativeInteractive storytellingHuman–computer interactionInteractive designConstruct (python library)Process (computing)HypermediaSubject (documents)World Wide WebMultimediaArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis proposes that non-linear narratives (hypertexts) open up new realms of exploration for designers and non-designers, or introduce dynamic narratives that offer multiple solutions, scenarios, and personas within one design context.The researcher builds on current uses of narratives in design, interactive fiction, and psychoanalysis in order to challenge the purpose for scenarios and personas within the design process as more than presentation tools and methods for the completion of a product.Instead, the researcher is interested in exploring whether multilinear narratives may be used at multiple stages, and for different people, within the design process.In order to assess the potential for hypertext to be used in the design process, the researcher used the open-software, Twine, to construct an interactive scenario sample for designers to explore.The results of this work demonstrate that hypertext preserves the functions of scenarios and personas to introduce a subject, explore a scenario, and address a particular design problem, while successfully implementing interactive elements and a non-sequential story structure to understand the context of the story based on the goals and ideas of the reader.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,004

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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