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Enregistrement W2949483509 · doi:10.1145/3300961

SMAC

2019· article· en· W2949483509 sur OpenAlexaff
Zhen Li, Michelle Annett, Ken Hinckley, Daniel Wigdor

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensCanadian Rheumatology AssociationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxemicsHuman–computer interactionWorkflowDeskComputer scienceWork (physics)GazeEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research has demonstrated that users are increasingly employing multiple devices during daily work. Currently, devices such as keyboards, cell phones, and tablets remain largely unaware of their role within a user's workflow. As a result, transitioning between devices is tedious, often to the degree that users are discouraged from taking full advantage of the devices they have within reach. This work explores the device ecologies used in desk-centric environments and complies the insights observed into SMAC, a simplified model of attention and capture that emphasizes the role of user-device proxemics, as mediated by hand placement, gaze, and relative body orientation, as well as inter-device proxemics. SMAC illustrates the potential of harnessing the rich, proxemic diversity that exists between users and their device ecologies, while also helping to organize and synthesize the growing body of literature on distributed user interfaces. An evaluation study using SMAC demonstrated that users could easily understand the tenants of user- and inter-device proxemics and found them to be valuable within their workflows.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3810,306

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,148 · 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
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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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