The Reality of Reality-Based Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Frameworks such as Direct Manipulation or Instrumental Interaction have been an important force in HCI research. Evaluating the impact of frameworks can identify whether and how a framework was used, how it has evolved, and what trends have developed over time. However, studying the impact of such theoretical contributions requires consideration of various perspectives and level of impact. As a case study for investigating the impact of theoretical work in HCI, we present our evaluation of the impact of the Reality Based Interaction (RBI) framework, introduced by the authors in 2008. We provide our findings about the impact of the framework both on contemporary research, through content-based citation analysis, and in HCI education, through a survey we conducted on emerging interaction frameworks. The article contributes a comprehensive methodology for evaluating the impact of frameworks through our twofold approach: content-based citation analysis, including the design of a new citation typology; and a survey on the use of frameworks in education using a taxonomy of learning goals. We also consider the role of frameworks in HCI as well as the future of the RBI framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,021 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».